Trocke­ne Makuladegeneration

OCT-Aufnahmen können vollautomatisch Atrophiezonen segmentieren

22. November 2021

LAUSANNE (Bier­mann) – Mithil­fe der Opti­schen Kohö­renz­to­mo­gra­phie (OCT) ist eine detail­lier­te­re Charak­te­ri­sie­rung der atro­phi­schen Form der alters­ab­hän­gi­gen Maku­la­de­ge­ne­ra­ti­on (AMD) möglich. Die manu­el­le Quan­ti­fi­zie­rung der Atro­phie bei 3‑D-Netz­haut-Scans ist eine mühsa­me Aufga­be, und verhin­dert ebenso, dass die genaue Netz­haut­dar­stel­lung in vollem Umfang genutzt werden kann.

Die Autoren einer aktu­el­len Studie haben nun einen voll­au­to­ma­ti­schen Algo­rith­mus zur Segmen­tie­rung der reti­na­len Pigmen­t­epi­thel- und äuße­ren Netz­hautatro­phie (RORA) im OCT entwi­ckelt, sodass die Verwen­dung der Segmen­tie­rung der Netz­haut­schich­ten die Modell-Leis­tung erheb­lich verbessert.

Die Wissen­schaft­ler schlos­sen 62 Spec­tral-Domain-OCT (SD-OCT)-Bilder von 57 Pati­en­ten mit atro­phi­scher AMD in die Studie ein, und teil­ten sie in Trai­nings- und Test­sät­ze auf.

Die Arbeits­grup­pe verwen­de­te die Trai­nings­sets, um ein Convo­lu­tio­nal-Neural-Network (CNN; ein von biolo­gi­schen Prozes­sen inspi­rier­tes Konzept im Bereich des maschi­nel­len Lernens bei der maschi­nel­len Verar­bei­tung von Bild­da­tei­en) zu entwickeln.

Die Leis­tungs­fä­hig­keit des Algo­rith­mus wurde durch Kreuz­va­li­die­rung und Vergleich mit dem Test-Set mit Ground-Truth-Anno­ta­tio­nen (Quali­tät des Verfah­rens wird anhand der Bilder, bei denen die Rela­ti­on zu den ande­ren Bildern bekannt ist, evalu­iert) von 2 Unter­su­chern ermittelt.

Darüber hinaus unter­such­ten die Exper­ten die Wirkung der Segmen­tie­rung der Netz­haut­schich­ten während des Trai­nings. Sie stell­ten fest, dass der Algo­rith­mus im Vergleich zu den Exper­ten 1 und 2 einen mitt­le­ren Dice-Wert von 0,881 und 0,844, Sensi­ti­vi­tä­ten von 0,850 und 0,915 sowie eine Präzi­si­on von 0,928 und 0,799 erreichte.

Die Reti­no­lo­gen konsta­tier­ten, dass das vorge­schla­ge­ne Modell RORA mit einer Leis­tung iden­ti­fi­zie­ren konnte, die der mensch­li­cher Exper­ten entsprach. Nach ihrer Meinung besitzt das Modell das Poten­zi­al, eine Atro­phie mit hoher Konsis­tenz rasch zu erkennen.

(tt)

Autoren: Derradji Y et al.
Korrespondenz: Irmela Mantel; irmela.mantel@fa2.ch
Studie: Fully-automated atrophy segmentation in dry age-related macular degeneration in optical coherence tomography
Quelle: Sci Rep 2021; Nov 8;11(1):21893.
Web: dx.doi.org/10.1038/s41598-021-01227-0

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