Un conjunto de datos de estructura-función con tasas conocidas de progresión glaucomatosa

Área de la Ciencia:

• Oftalmología
• Imágenes Médicas
• Ciencia de Datos

Sus antecedentes:

• El glaucoma es una de las principales causas de ceguera irreversible.
• La evaluación precisa de la progresión del glaucoma es crucial para una intervención oportuna.
• Los conjuntos de datos existentes pueden carecer de tasas de progresión de verdad fundamental para la validación de métodos.

Objetivo del estudio:

• Presentar el Lions Eye Institute Structure-Function Dataset (LEI-SFD).
• Proporcionar un conjunto de datos sintético abierto de mediciones oculares estructurales y funcionales.
• Permitir la evaluación de métodos de detección de progresión del glaucoma utilizando tasas conocidas.

Principales métodos:

• El LEI-SFD comprende 10 visitas a lo largo de 5 años de datos sintéticos de perimetría estática automatizada (SAP) y grosor de la capa de fibras nerviosas de la retina circumpapilar (cpRNFL).
• Los datos se siembran con mediciones clínicas curadas del Lions Eye Institute, Perth, Australia.
• Se incorpora ruido de medición basado en la literatura existente para simular la variabilidad del mundo real.

Principales resultados:

• El conjunto de datos incluye 162 ojos con una desviación media de la línea de base de -2.6 dB y un grosor medio de cpRNFL de 77,7 micras.
• En promedio, 20,8 ubicaciones SAP por ojo muestran progresión a una tasa media de -0,6 dB/año.
• La permutación del modelo lineal por puntos (PoPLR) en los datos sintéticos produce resultados de clasificación comparables a los de los datos clínicos.

Conclusiones:

• El LEI-SFD ofrece datos longitudinales, vinculados de estructura y función con tasas de progresión de verdad fundamental.
• La generación sintética basada en datos clínicos reales preserva las relaciones estructura-función.
• Este conjunto de datos de referencia facilita la evaluación de herramientas de evaluación de la progresión del glaucoma.