Български
Albanian
Arabic
Armenian
Azerbaijani
Belarusian
Bengali
Bosnian
Catalan
Czech
Danish
Deutsch
Dutch
English
Estonian
Finnish
Français
Greek
Haitian Creole
Hebrew
Hindi
Hungarian
Icelandic
Indonesian
Irish
Italian
Japanese
Korean
Latvian
Lithuanian
Macedonian
Mongolian
Norwegian
Persian
Polish
Portuguese
Romanian
Russian
Serbian
Slovak
Slovenian
Spanish
Swahili
Swedish
Turkish
Ukrainian
Vietnamese
Български
中文(简体)
中文(繁體)
Journal of Biomedical Optics 2015-Oct

Monte Carlo investigation on quantifying the retinal pigment epithelium melanin concentration by photoacoustic ophthalmoscopy.

Само регистрирани потребители могат да превеждат статии
Вход / Регистрация
Линкът е запазен в клипборда
Xiao Shu
Wenzhong Liu
Hao F Zhang

Ключови думи

Резюме

The retinal pigment epithelium (RPE) melanin plays an important role in maintaining normal visual functions. A decrease in the RPE melanin concentration with aging is believed to be associated with several blinding diseases, including age-related macular degeneration. Quantifying the RPE melanin noninvasively is therefore important in evaluating the retinal health and aging conditions. Photoacoustic ophthalmoscopy (PAOM), as an optical absorption-based imaging technology, can potentially be applied to measure variations in the RPE melanin if the relationship between the detected photoacoustic (PA) signal amplitudes and the RPE melanin concentrations can be established. In this work, we tested the feasibility of using PA signals from retinal blood vessels as references to measure RPE melanin variation using Monte Carlo (MC) simulation. The influences from PAOM axial resolution, the depth and diameter of the retinal blood vessel, and the RPE thickness were examined. We proposed a calibration scheme by relating detected PA signals to the RPE melanin concentrations, and we found that the scheme is robust to these tested parameters. This study suggests that PAOM has the capability of quantitatively measuring the RPE melanin in vivo.

Присъединете се към нашата
страница във facebook

Най-пълната база данни за лечебни билки, подкрепена от науката

  • Работи на 55 езика
  • Билкови лекове, подкрепени от науката
  • Разпознаване на билки по изображение
  • Интерактивна GPS карта - маркирайте билките на място (очаквайте скоро)
  • Прочетете научни публикации, свързани с вашето търсене
  • Търсете лечебни билки по техните ефекти
  • Организирайте вашите интереси и бъдете в крак с научните статии, клиничните изследвания и патентите

Въведете симптом или болест и прочетете за билките, които биха могли да помогнат, напишете билка и вижте болестите и симптомите, срещу които се използва.
* Цялата информация се базира на публикувани научни изследвания

Google Play badgeApp Store badge