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World File Search System脉络膜
使用标准市售针头进行脉络膜上腔药物输送的新平台
除了脉络膜上腔应用外，研究表明，该技术还有望将药物输送至睫状体上腔、8 视网膜下腔 9 和角膜。10 其中一个值得关注的领域是将原位形成的水凝胶输送到脉络膜上腔，这可能会降低青光眼患者的眼压。11 微针潜在应用的扩大意味着 Visionisti 平台的潜力也得到了扩大，可以使用标准的皮下注射针和实心针将注射疗法输送到这些部位。此外，与专用微针相比，Visionisti 平台的另一个好处是，可以使用相同的可调节适配器根据每个潜在输送目标调整暴露的针长度，而不需要专门针对每个目标使用不同的微针。Visionisti 平台的知识产权受到广泛保护；Visionisti 在欧洲、日本和美国拥有技术专利，在欧洲和美国拥有设计专利。
EYEMATE-SC 试验中用于遥测眼压的脉络膜上腔传感器的安全性和性能
摘要 目的 研究遥测脉络膜上眼压 (IOP) 传感器 (EYEMATE-SC) 的安全性和性能及其在同时接受非穿透性青光眼手术 (NPGS) 的开角型青光眼 (OAG) 患者中的眼压测量准确性。方法前瞻性、多中心、开放标签、单组、介入性临床试验。24 名定期接受 NPGS（小管成形术或深部巩膜切除术）的 OAG 患者的 24 只眼睛同时植入 EYEMATE-SC 传感器。对传感器的安全性和性能以及 EYEMATE-SC 测量值与 Goldmann 压平眼压计 (GAT) 测量值的一致性水平进行六个月的随访。结果这些眼睛接受了小管成形术（n=15）或深部巩膜切除术（n=9）并成功植入传感器。没有发生装置移位、脱位或严重的装置相关并发症。眼压一致性分析共纳入 367 次比较。GAT 和 EYEMATE-SC 测量值之间的总体平均差异为 1.31 毫米汞柱（一致性下限 (LoA) 7.55 毫米汞柱；一致性上限 –4.92 毫米汞柱）。第 10 天达到最大差异 2.5 毫米汞柱 ±3.96（LoA 0.30–2.29），并在 6 个月后持续改善至一致性 –0.15 毫米汞柱 ±2.28（LoA –1.24 至 0.89）。因此，眼压差异在 ±5 毫米汞柱范围内的眼睛百分比从 78%（第 3 天）提高到 100%（6 个月）。结论 6 个月后，EYEMATE-SC 传感器安全且耐受性良好，并允许持续监测眼压。试验注册号 NCT03756662。
COVID-19疫苗接种或感染后的后巩膜炎，模拟了8例连续患者的卵巢黑色素瘤
每次疫苗接种后。初步检查时的临床数据包括最佳校正视力（VA），眼内压，疼痛的存在/不存在，前硬化性巩膜炎，视神经水肿，渗出性视网膜脱离，视网膜血管炎，囊状黄斑性水肿，脉络膜脱离，脉络膜脱离，脉络膜折叠，脉络膜折叠和细胞固醇麦克拉麦克拉毛刺层。关于B扫描超声检查的数据包括存在/不存在扩散增厚的眼壁，tenon的水肿和巩膜结节。结果数据包含的日期最后见到视力，
女性脉络膜血症载体：准确诊断中基因检测和成像的重要性
抽象的脉络膜血症（CHM）是一种罕见的脉络膜化症，在100,000分之50,000至1中的发生率为100,000至1，标志着视网膜和脉络膜的进行性萎缩。绒毛膜血症是由CHM基因突变引起的，CHM基因编码了涉及囊泡运输的RAB伴随蛋白-1（REP-1）。通常被误诊为色素性视网膜炎（RP），将它们区分开是至关重要的。我们提出了一个最初误诊为RP的脉络膜血症病例，强调了基因检测和眼底自动荧光成像的重要性。准确的诊断对于适当的遗传咨询和及时参加新兴基因疗法至关重要。这种情况强调了多模式成像在指导绒毛膜血症的诊断过程中的作用。关键字：唱曲菌血症；色素性视网膜炎；基因疗法
病例报告：免疫疗法诱导脉络膜黑色素瘤意外总生存率：大约一个病例
脉络膜是巩膜和视网膜之间的层，这是眼睛的紫外线的一部分。脉络膜黑色素瘤（CM）是紫外黑色素瘤（UV）（1）的亚型。um是眼睛中最常见的癌症，是成年人中最常见的原发性原发性肿瘤（1，2）。它代表所有黑色素瘤的3％至5％（1）。cm是成年人最常见的原发性原发性肿瘤，但仍然是罕见的肿瘤，估计每年为每百万居民5.1和9例（3，4）。双边参与是例外的，报告为0.18％至0.2％的病例，但不应忽略它，因为早期诊断和治疗可以改善生存率和视觉预后（5-8）。主要的临床标志是视力下降。经常观察到超声上的圆顶或双孔透镜外观。保守治疗最常在眼睛上提出，并且医源性视觉丧失的风险仍然显着（3）。CM的死亡率已在摘除后进行了广泛的研究，在5年时约为30％，在10年时为50％（3，4）。的确，CM是
中央浆膜脉络膜病的光学相干断层扫描术：血管模式和毛细血管流量密度的定量评估
抽象背景本研究旨在评估受中央浆膜脉络膜肾上腺病（CSC）影响的患者的光学相干层析造影血管造影（八八核血管造影）图像的血管模式和毛细血管流量密度（CFD）图。在这项回顾性队列研究中的方法，八颗（Angiovue rtvue Xr avanti，optovue）在基线时对CSC患者的两只眼睛的两只眼睛进行了3×3 mm黄斑扫描；对图像进行了细分，并将其与没有CSC的同伴以及年龄匹配的健康受试者进行了比较。八颗图像，以提供脉络膜毛细管变化的客观分级。通过自相关方法检查了八颗图像的纹理。导致CSC（40眼）的眼睛，我们发现了脉络膜毛细血管层脉管系统（CCL）的六种不同的形态模式，可能对应于OCT脉络膜脉络膜低反射性的不同等级和去率信号的八八八个。此外，八毛毛细管流量密度图显示在表面毛细血管丛中的毛细血管耗竭（p值= 0.0023），深血管网络（p值= <0.0001）和CCL中（p值= 0.0001）。在健康受试者中未观察到这种发现（13眼）。结论CSC中的OCTA是一个有用的工具，可以通过特定的CCL模式识别CSC的临床类型。此外，观察到CFD耗竭与内部视网膜层相关，表明内部血液视网膜屏障参与CSC。根据我们的结果，本文观察到的模式可能与疾病的不同临床亚型有关。
一个新颖的多尺度和细粒网络，用于大型...
使用光学相干断层扫描（OCT）图像对大型脉络膜血管进行精确分割，使前所未有的定量分析能够理解脉络膜疾病。在本文中，我们提出了一个称为MFGNET的新型多尺度和精细网络。由于脉络膜血管是小目标，因此需要考虑远距离依赖性，因此，我们开发了一个两组细粒的特征提取模块，可以将变压器提取的远程信息与在两个分支之间引入信息交换的卷积中提取的局部信息。为了解决OCT图像中脉络膜血管的低对比度和模糊边界的问题，我们开发了一个较大的内核和多尺度注意模块，该模块可以通过多尺度卷积内核，通道混合和特征进行补充来改善目标区域的特征。我们用手动注释的大型脉络膜容器在800 OCT图像上定量评估了MFGNET。实验结果表明，与当前可用的最先进的分割网络相比，所提出的方法具有最佳性能。值得注意的是，根据分割结果将大型脉络膜血管在三个维度（3D）中重建，并计算了几个3D形态参数。对这些参数的统计分析揭示了健康对照组和高近视组之间的显着差异，从而确认了拟议工作在促进后来对疾病和临床决策的促进方面的价值。
视网膜自动荧光模式与视网膜功能之间的视网膜相关性，在脉络膜上的微体能法上
尽管目前尚未获得绒毛膜血症的批准治疗，但基因增强疗法已显示出在临床试验中的安全性和功效。6 - 10相关和客观的结果指标对于确定适合包含的患者，选择干预时间的最佳时间以及评估治疗效果。尽管在大多数视网膜疾病中，监管机构通常认为高对比度最佳的视力敏锐度是可靠的视觉功能标记，但在具有遗传性视网膜营养不良的患者中，包括脉络膜性疾病，包括脉络膜性疾病，但可靠性可能会有所不同，可以降低，以确定视力远见的真实变化。脉络膜血症中的自然史数据表明，尽管在早期试验中有能力改善，但视力在典型的12个月临床试验期间没有显着变化，11，12限制了其作为功能结果指标的价值。此外，到视力明显下降时，该疾病处于晚期阶段，大多数视网膜组织可能通过基因治疗而无法挽救和修复。13一起，这些观察结果鼓励 -
使用 Vgg16 和 Densenet Cnn 检测视网膜 Oct 图像中的脉络膜新生血管 (Cnv)
4,5 学生，SRM 科学技术研究所软件工程系摘要 - 在本研究中，我们打算使用深度学习架构来诊断视网膜光学相干断层扫描 (OCT) 图像中的脉络膜新生血管。光学相干断层扫描 (OCT) 图像可用于区分健康眼睛和患有 CNV 疾病的眼睛。研究中使用了深度学习的 DenseNet 和 Vgg16 架构，并更改了两种架构的超参数以正确诊断疾病。检测到疾病后，使用用于处理图像的 Python OpenCV 库将患病的 OCT 图像与背景分割开来以进行感兴趣区域检测。架构实施的结果表明，Vgg16 在检测图像方面比密集网络架构表现出更好的效果，准确率为 97.53%，比密集网络高出约一个百分点。关键词——深度学习、CNN、Vgg16 模型、密集网络模型、视网膜 OCT I 引言光学相干断层扫描是诊断视网膜疾病最广泛使用的诊断成像方法之一。OCT 机器的输出提供 OCT 图像，并提供足够的可视化效果来预测 OCT 胶片上印记的视网膜血管是否存在一些定性和定量变化。视网膜层的增加或减少及其测量值是疾病检测临床试验中的主要评估指标。定期进行视网膜 OCT 扫描有助于早期发现任何与视网膜相关的疾病，并可在年老时避免 [9]。如果在身体中检测到视网膜疾病，许多大脑、眼睛和心血管系统疾病都已出现。通过 OCT 扫描还可以检测到各种其他疾病，患有糖尿病的人患糖尿病视网膜病变的几率很高，而且任何类型的黄斑水肿也可以在视网膜 OCT 图像中看到。本研究主要关注脉络膜新生血管 (CNV)，它是发达国家失明的主要原因之一。通俗地说，脉络膜新生血管可以定义为视网膜脉络膜层中额外血管的生成。同一脉络膜层的最内层称为 Brunch 膜 (BM)，任何类型的膜损伤都可能导致视网膜脉络膜新生血管，并导致未来失明。近年来，深度学习在医学图像中对患病和未患病图像进行分类的应用有所增加。事实证明，CNN 等深度学习技术在物体检测、图像识别和分割方面也大有用处。因此，这证明了使用深度学习分析 OCT 图像以获取患病图像的重要性。使用深度学习 Vgg16 和 DenseNet 的最新架构对患病图像的预测进行比较。然后分割患病图像以突出显示视网膜层中具有脉络膜新生血管的增强血管和空洞形成 [6]。 * 通讯作者：MS Abirami，abirami.srm@gmail.com
控制中枢神经系统发育和疾病的大脑免疫系统
图2：B-1A细胞在发育过程中B-1A细胞的少突胶质细胞的发育控制机理，B细胞被CXCL13从血液中吸引，CXCL13是由脉络膜丛产生的，并被定位于边界区域，例如脉络膜丛和脑膜。这些B细胞将其性质变成B-1A细胞，产生天然抗体，促进OPC的生长并控制少突胶质细胞的成熟。