Scree­ning auf Hornhautpathologien

Automatisierte Diagnose mit Hornhauttopographien und Convolutional Neural Networks

1. Juni 2023

Forschen­de aus der Schweiz und aus Deutsch­land haben kürz­lich einen Ansatz vorge­stellt, der ihrer Meinung nach ein Scree­ning auf Horn­haut­pa­tho­lo­gien und die Klas­si­fi­zie­rung häufi­ger Patho­lo­gien wie Kera­to­ko­nus ermög­licht. Die Studi­en­au­toren führen außer­dem als Vorteil des Verfah­rens aus, dass es von einem Topo­gra­phie-Scan­ner unab­hän­gig ist und die Visua­li­sie­rung derje­ni­gen Scan­be­rei­che erlaubt, die die Entschei­dun­gen des Modells beeinflussen.

Ziel der Unter­su­chun­gen, durch­ge­führt an einem Daten­satz von 1940 aufein­an­der­fol­gen­den Scree­ning-Scans aus der Klinik für Augen­heil­kun­de des Univer­si­täts­kli­ni­kums des Saar­lan­des (für die das Trai­ning des Modells sowie für die Vali­die­rung), war es, Horn­haut­ano­ma­lien anhand von Horn­haut­to­po­gra­phien auto­ma­tisch zu erken­nen. Dabei lag der Schwer­punkt auf der Kera­to­ko­nus-Diagno­se. Die Studi­en­au­toren stell­ten dafür die OCT-Scans als Bilder dar und nutzen Convo­lu­tio­nal Neural Networks (CNNs) für die auto­ma­ti­sche Analy­se. Das von den Forschen­den einge­setz­te Modell basier­te auf einer hoch­mo­der­nen ConvNeXt-CNN-Archi­tek­tur mit Gewich­tun­gen, die mithil­fe des Horn­haut-Scan-Daten­sat­zes für die jewei­li­ge spezi­fi­sche Anwen­dung fein abge­stimmt wurden. Alle Scans wurden mit dem Vorder­ab­schnitts-OCT CASIA 2 durchgeführt.

Das von den Forschen­den vorge­schla­ge­ne Modell erreich­te in der vorge­stell­ten Auswer­tung eine Sensi­ti­vi­tät von 98,46% und eine Spezi­fi­tät von 91,96% bei der Unter­schei­dung zwischen gesun­den und erkrank­ten Hornhäuten.

(ac)

Autoren: Fassbind B et al.
Korrespondenz: Benjamin Fassbind; benjamin.fassbind@hotmail.com
Studie: Automated cornea diagnosis using deep convolutional neural networks based on cornea topography maps
Quelle: Sci Rep 2023;13(1):6566.
Web: dx.doi.org/10.1038/s41598-023-33793-w

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