Automated Retinal Vascular Analysis Reveals Response to Acetazolamide in Idiopathic Intracranial Hypertension
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To assess whether automated analysis of retinal arterioles and venules can identify treatment response in papilledema secondary to idiopathic intracranial hypertension (IIH). Methods: This retrospective analysis used data from a multicenter, randomized, double-blind, placebo-controlled IIH treatment trial. Participants (n = 165) with mild visual loss were assigned to a dietary/lifestyle modification plus acetazolamide (ACZ) or placebo for 6 months. Color fundus photographs, optical coherence tomography (OCT), and clinical metrics were collected at baseline and at multiple follow-up visits. AutoMorph, a deep learning-based pipeline, quantified venule and arteriole diameters, fractal dimensionality, tortuosity, and vessel density. Venular widths were standardized to arteriolar widths to form a venule-to-arteriole (V:A) ratio, which was correlated with Frisén grade, OCT optic nerve head (ONH) parameters, and cerebrospinal fluid (CSF) opening pressure. Results: Baseline vascular OCT metrics and Frisén grades were similar between groups. At month 1, ACZ significantly reduced venule diameters (-4.59 µm; P = 0.02), and placebo showed no change (+1.21 µm; P = 0.54). The V:A ratio was consistently lower in the ACZ group than placebo from month 1 (1.20 vs. 1.24, respectively; P = 0.03) to month 6 (1.16 vs. 1.23, P = 0.02). Higher Frisén grades correlated strongly with increased mean V:A values (R2 = 0.91, P = 0.011). The V:A ratio was significantly associated with CSF opening pressure at month 6 (R2 = 0.47, P < 0.001). Conclusions: Automated retinal vessel analysis provides a promising, non-invasive method for monitoring treatment response in IIH and may complement traditional imaging and clinical assessments. Translational Relevance: Deep learning-based retinal vessel metrics may provide an accessible biomarker for monitoring treatment response in papilledema.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,003 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
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.
score_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 découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».