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Enregistrement W4415822856 · doi:10.1117/1.jbo.30.11.116002

Multifocal optical coherence tomography of the mouse eye to image the vitreoretinal vasculature in full depth

2025· article· en· W4415822856 sur OpenAlexafffund
Simon Brais-Brunet, Raphaël Maltais–Tariant, Caroline Boudoux, Mathieu Dehaes

Notice bibliographique

RevueJournal of Biomedical Optics · 2025
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueOptical Coherence Tomography Applications
Établissements canadiensCentre Hospitalier Universitaire Sainte-JustinePolytechnique MontréalUniversité de MontréalMontreal Heart Institute
Organismes subventionnairesFonds de Recherche du Québec - SantéNatural Sciences and Engineering Research Council of Canada
Mots-clésOptical coherence tomographyImage processingOptical imagingRetinaTomographyMedical imagingPreclinical imaging

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

Significance: optical coherence tomography (OCT) of the mouse vitreoretinal vasculature in full depth is technically challenging. Conventional OCT techniques employ axial confocal gating, which induces signal drop-off and limits spatial resolution outside the Rayleigh range. Aim: Our aim is to develop a multifocal OCT imaging approach using a tunable lens and a registration method that allows the generation of a composite image of the vitreoretinal vasculature while preserving high and uniform lateral spatial resolution, signal intensity, and image contrast in full depth. Approach: A calibration target was developed to characterize the multifocal optical system and quantify the signal intensity, contrast, and resolution. These optical specifications were used to image mice at postnatal day 14. Intra- and inter-volume registration methods were necessary to correct for motion and generate a composite image from single-focus images using weighted averaging. Results: ). In animals, signal intensity and contrast were 10 to 15 dB higher in the composite compared with single-focus images and highest in the hyaloid vasculature. Conclusions: This technique is promising in studying the mouse vitreoretinal vasculature during eye development and disease.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction distillée sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,001
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: codex-gemma-dda1882f352aStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: aucune
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,645
Score d'incertitude au seuil0,437

Scores Codex et Gemma par catégorie

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0010,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,002
Études des sciences et des technologies0,0000,001
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0010,000
Intégrité de la recherche0,0000,001
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0000,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,005
Tête enseignante GPT0,245
Écart entre enseignants0,240 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations0
Publié2025
Routes d'admission2
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