Evaluación de la calidad de las imágenes de angiografía por tomografía de coherencia óptica con modelado de...

Área de la Ciencia:

• Oftalmología
• Imágenes médicas
• Inteligencia artificial

Sus antecedentes:

• La angiografía por tomografía de coherencia óptica (OCTA) visualiza los cambios en la microvasculatura retiniana de manera no invasiva.
• Los biomarcadores OCTA relacionan el flujo sanguíneo retiniano con enfermedades sistémicas.
• Los artefactos en las imágenes OCTA comprometen la calidad y dificultan el análisis.

Objetivo del estudio:

• Desarrollar un método robusto de evaluación de la calidad de la imagen (IQA) para las imágenes en-face de OCTA.
• Mejorar la fiabilidad de la extracción de biomarcadores retinianos a partir de los datos OCTA.
• Mejorar la interpretabilidad de los modelos de aprendizaje profundo en imágenes médicas.

Principales métodos:

• Modelado de distribución de parches basado en la distancia relativa (R-PaDiM) para OCTA IQA.
• Utilizó características de parche de codificadores previamente entrenados para la representación probabilística de imágenes.
• Imágenes clasificadas como de buena/mala calidad y mapas de calidad generados por parches.
• R-PaDiM evaluado en el Desafío DRAC, OCTA-25K-IQA-SEG y conjuntos de datos MeyeHeart con cinco columnas vertebrales.

Principales resultados:

• Logrado el estado de la técnica de rendimiento en todas las columnas vertebrales probadas y conjuntos de datos.
• Se obtuvo una precisión del 98,0%, un AUC del 99,3% y un Kappa del 86,4% en el conjunto de datos de DRAC Challenge utilizando WideResNet-50.
• Se demostró una correlación superior entre las puntuaciones de parche y las regiones de artefactos en comparación con los métodos existentes.

Conclusiones:

• R-PaDiM proporciona efectivamente puntuaciones de calidad de imagen sólidas y eficientes vinculadas a regiones de imagen específicas.
• El método mejora la explicabilidad en los modelos de aprendizaje profundo para el análisis OCTA.
• La versatilidad de R-PaDiM permite su aplicación a diversas modalidades y tareas de imagen.