眼底照片中视盘分区苍白的量化方法及其与视盘周围 RNFL 厚度的关联
图像与视频处理
2023-11-14 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
目的：开发一种在眼底照片中自动量化视盘苍白并确定其与视盘周围视网膜神经纤维层（pRNFL）厚度关联的方法。方法：我们使用深度学习分割眼底照片中的视盘、中央凹和血管，并测量苍白度。我们在 118 名参与者中评估了苍白度与光学相干断层扫描得出的 pRNFL 厚度之间的关系。另外，我们使用经临床检查诊断为苍白的图像（N=45），并评估其测量值与健康对照组（N=46）的比较。我们还开发了自动拒绝阈值，并测试了该软件对相机类型、图像格式和分辨率的鲁棒性。结果：我们开发了可自动量化眼底照片中多个区域视盘苍白的软件。苍白度与全局 pRNFL 厚度相关（\b{eta} = -9.81 (SE = 3.16), p < 0.05）、颞下区域（\b{eta} = -29.78 (SE = 8.32), p < 0.01）、鼻/颞比（\b{eta} = 0.88 (SE = 0.34), p < 0.05）以及整个视盘（\b{eta} = -8.22 (SE = 2.92), p < 0.05）。此外，患者组的苍白度显著更高。最后，我们证明该分析对相机类型、图像格式和分辨率具有鲁棒性。结论：我们开发了可自动定位并量化眼底照片中视盘苍白的软件，并发现苍白度测量值与 pRNFL 厚度之间的关联。转化相关性：我们认为我们的方法将有助于以视盘苍白/视神经萎缩为特征的疾病（包括青光眼、压迫以及潜在的神经退行性疾病）的识别、监测和进展评估。
引用
@article{arxiv.2311.07213,
title = {A method for quantifying sectoral optic disc pallor in fundus photographs and its association with peripapillary RNFL thickness},
author = {Samuel Gibbon and Graciela Muniz-Terrera and Fabian SL Yii and Charlene Hamid and Simon Cox and Ian JC Maccormick and Andrew J Tatham and Craig Ritchie and Emanuele Trucco and Baljean Dhillon and Thomas J MacGillivray},
journal= {arXiv preprint arXiv:2311.07213},
year = {2023}
}
备注
44 pages, 20 figures, 7 tables, submitted