Análisis de la morfología de los vasos de la retina en la EM utilizando IA interpretable en imágenes IR-SLO...

Área de la Ciencia:

• Oftalmología
• La neurociencia
• Imágenes médicas

Sus antecedentes:

• La esclerosis múltiple (EM) causa cambios en el sistema nervioso central, incluidas alteraciones estructurales y vasculares de la retina.
• Las técnicas de imagen actual como la tomografía de coherencia óptica (OCT) y la fotografía de fondo carecen de especificidad de EM.
• Hay necesidad de biomarcadores no invasivos específicos de la EM.

Objetivo del estudio:

• Investigar la exploración infrarroja con láser-oftalmoscopia (IR-SLO) para la identificación de biomarcadores vasculares de la retina específicos de la EM.
• Adaptar modelos de aprendizaje profundo para la segmentación de los vasos de la retina en imágenes IR-SLO.
• Evaluar el potencial diagnóstico de las características vasculares extraídas para la detección de EM.

Principales métodos:

• Se adaptó un modelo de aprendizaje profundo para segmentar el disco óptico, la copa óptica y los vasos de la retina en imágenes IR-SLO.
• Los pasos previos y posteriores al procesamiento se optimizaron para la precisión de la segmentación (coeficientes de Dice: 91% - 97%).
• Se extrajeron características clínicamente relevantes y se realizaron análisis estadísticos con SHapley Additive exPlanations (SHAP).

Principales resultados:

• La dimensión fractal del buque, la densidad del buque en las zonas B y C, la intensidad del buque y el ancho se identificaron como diferenciadores clave.
• Estas características distinguían a los pacientes con esclerosis múltiple de los controles sanos.
• El modelo de aprendizaje profundo adaptado demostró una alta precisión de segmentación.

Conclusiones:

• Las imágenes IR-SLO pueden detectar biomarcadores vasculares de la retina únicos en pacientes con EM.
• Estos biomarcadores muestran potencial como marcadores de diagnóstico no invasivos para la esclerosis múltiple.
• El IR-SLO ofrece un enfoque complementario prometedor a los métodos de diagnóstico existentes.