La IA para identificar regiones sensibles a la tensión de la cabeza del nervio óptico vinculadas a la pérdida...

Área de la Ciencia:

• Oftalmología y Biomecánica.
• Imágenes médicas y inteligencia artificial.

Sus antecedentes:

• El glaucoma es una de las principales causas de ceguera irreversible.
• La clasificación precisa de los patrones de pérdida de campo visual es crucial para controlar la progresión del glaucoma.
• Actualmente se utiliza la morfología de la cabeza del nervio óptico (ONH), pero su poder predictivo para la pérdida progresiva del campo visual (VF) es limitado.

Objetivo del estudio:

• Para determinar si la biomecánica de la ONH, específicamente la cepa de tejido, mejora la clasificación de los patrones de pérdida progresiva de VF en el glaucoma.
• Identificar regiones específicas de ONH críticas para predecir la pérdida de VF utilizando IA explicable (XAI).

Principales métodos:

• Se reclutaron 249 pacientes con glaucoma, con imágenes de la ONH bajo presión intraocular variable (IOP).
• Tejido neural computarizado y cepas de lámina cribrosa (LC) utilizando correlación de volumen digital.
• Introduzca características biomecánicas y estructurales en un modelo PointNet para la clasificación de defectos de VF.
• Se utilizaron mapas de saliencia (XAI) para identificar con precisión las regiones de ONH sensibles a la tensión.

Principales resultados:

• Los modelos que incorporaron la cepa ONH lograron valores del área bajo la curva (AUC) de 0.77 a 0.88.
• La adición de información de cepa mejoró significativamente el AUC para los defectos arqueados superiores de 0,83 a 0,87 (P < 0,05).
• Se identificaron regiones sensibles a la tensión en el borde inferior e inferotemporal de la ONH.

Conclusiones:

• La cepa biomecánica de ONH mejora significativamente la precisión de clasificación de los patrones de pérdida de VF glaucomatoso.
• El borde neurorretinal, no el LC, es la región más crítica, lo que sugiere que su cepa es clave para la lesión axonal.
• Estos hallazgos resaltan la importancia de la biomecánica para comprender y predecir la progresión del glaucoma.