二元化过程对血管密度指标的影响:人类和猪视网膜中的定量光学一致性断层扫描和血管扫描评估
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|December 25, 2025
概括
从光学连贯断层扫描 (OCTA) 扫描的血管密度 (VD) 测量根据使用的二元化算法大大不同. 当地适应性方法通常比全球方法提供更一致的结果,特别是对于表面毛细管 (SCP).
科学领域:
- 眼科和医学成像学
- 生物医学工程 生物医学工程
- 计算生物学 计算生物学
背景情况:
- 光学连贯断层扫描血管图 (OCTA) 对于可视化视网膜微血管结构至关重要.
- 血管密度 (VD) 是来自OCTA的关键指标,但其测量对图像二元化敏感.
- 缺乏标准化的二进制化方法阻碍了可重复的VD测量.
研究的目的:
- 评估各种二元化算法对OCTA衍生的VD测量的影响.
- 将全球和本地值技术在不同视网膜层和样本类型 (人类和猪) 的性能进行比较.
- 为准确和可重复的VD量化确定最佳算法.
主要方法:
- 分析了51个OCTA扫描 (人类和猪) 使用29个不同的二进制算法.
- 计算每个算法的VD,并将其与Optovue生成的基准真实值进行比较.
- 采用等级聚类和Bland-Altman分析来评估算法一致性和可变性.
主要成果:
- 沃尔夫算法显示人类表面毛细管 (SCP) VD 的偏差最小 (46.5 ± 1.2%与48.3 ± 1.4%对比).
- 对于人类深层毛细管 (DCP),Phansalkar算法产生了最低的静脉动脉变异性 (50.7 ± 2.0%对比51.9 ± 1.7%).
- 当地自适应算法通常优于全球方法,特定的算法显示了层和样本依赖的性能.
结论:
- 二元化技术显著影响OCTA衍生的VD测量.
- 与全球方法相比,本地自适应算法在SCP分析方面表现优越.
- 图像处理的标准化和层特定算法优化对于OCTA分析的临床一致性和可重复性至关重要.
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