使用人工智能在新血管年龄相关的黄斑变性中将疾病活动与光学连贯性断层扫描血管学联系起来
Markus Schranz1, Hrvoje Bogunovic2, Gabor Deak1,3
1Department of Ophthalmology and Optometry, Medical University of Vienna, Währinger Gürtel 18-20, 1090, Vienna, Austria.
Scientific reports
|August 20, 2024
概括
人工智能 (AI) 对光学连贯性断层扫描血管学 (OCTA) 的分析揭示了新血管与年龄相关的黄斑变性 (nAMD) 中的液体体积相关性. 这些发现将AI评估的疾病活动与OCTA参数联系起来,有助于精准医学方法.
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:
- 神经血管与年龄相关的黄斑变性 (nAMD) 是导致视力丧失的主要原因.
- 抗VEGF治疗是一种标准的治疗方法,但结果各不相同.
- 准确评估疾病活动对于优化治疗至关重要.
研究的目的:
- 在nAMD患者中,用AI评估的疾病活动与OCTA衍生的参数进行定量关联.
- 探索液体体积,黄斑新血管化 (MNV) 类型和OCTA指标之间的相关性.
- 研究基于人工智能的OCT分析对指导治疗策略的潜力.
主要方法:
- 利用深度学习算法 (RetInSight) 在SD-OCT图像上进行流体量化.
- 分析了来自多中心随机研究的OCTA和SD-OCT数据.
- 应用混合效应模型来评估流体体积和MNV参数 (损伤大小[LS],容器面积[NVA]) 之间的相关性.
主要成果:
- 下液 (SRF) 和NVA之间存在显著的正相关性.
- 类型I和类型II的MNV与类型III的MNV相比,具有较少的网膜内液体 (IRF).
- PED与NVA和LS的相互作用相关;残留IRF与基线NVA和LS相关.
结论:
- 不同区间的流体与MNV特征有明显的关联.
- 以人工智能为基础的OCT分析为nAMD提供了更深入的见解.
- 这些相关性可能表明MNV成熟,并作为疾病活动解决的生物标志物.
