基线光谱域 光学连贯性 图谱 视网膜层 通过人工智能识别的特征 预测中部严重胆固醇膜病变的过程
Lorenzo Ferro Desideri1,2, Rodrigo Anguita1,3, Lieselotte E Berger1,4
1Department of Ophthalmology, Inselspital, Bern University Hospital, University of Bern, Bern, Switzerland.
Retina (Philadelphia, Pa.)
|October 26, 2023
概括
人工智能识别了光学连贯断层扫描 (OCT) 的特征,可以预测中央血清性胆色素变异 (CSC) 的过程. 开始时外视网膜层厚度增加和亚视网膜液体体积增加与急性脑脊髓瘤有关.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 医疗成像医学成像
- 人工智能的人工智能
背景情况:
- 中央血清性胆色素变异症 (CSC) 是一种影响视力的疾病.
- 预测CSC的临床过程对于患者管理至关重要.
- 光学连贯断层扫描 (OCT) 是眼科中一个关键的成像技术.
研究的目的:
- 为了确定预测光学连贯性断层扫描 (OCT) 功能,用于中央血清性胆色素变异 (CSC) 的临床过程.
- 利用基于人工智能 (AI) 的程序对CSC患者进行自动化OCT分析.
主要方法:
- 一个多中心的,回顾性观察性研究.
- 招募以前没有接受过治疗的急性和慢性CSC的患者.
- 基线OCT扫描的AI驱动分析以测量视网膜层厚度,液体体积和色素表皮脱落.
主要成果:
- 在急性和慢性CSC之间,视网膜层厚度 (内核,外核,光受体-视网膜色素表皮复合体) 的显著差异.
- 与慢性CSC相比,急性CSC眼睛表现出更厚的胆管状毛囊,胆管状肌层和视网膜厚度.
- 在急性CSC组中观察到较大的脑下液量.
结论:
- 由AI识别的基线OCT特征可以预测CSC的临床过程.
- 视网膜外层的厚度增加,胸腔结构和脑下液体体积增加与急性疾病过程有关.
