Emory视神经头图谱 - 用于研究视神经病变的3D解剖学映射
医学物理
2025-11-21 v1
摘要
目的：开发首个3D视神经头（ONH）图谱，使用基于AI的配准技术，并评估其在：（1）用于青光眼诊断的图谱调整后视神经纤维层（RNFL）分析，以及（2）青光眼严重程度的应变评估中的应用。方法：使用REFLECTIVITY生成的组织分割注册大规模OCT数据集。使用包含结构和生物力学约束的AI驱动算法构建健康图谱（n=460）和青光眼图谱（轻度n=852，中度n=640，重度n=546）。评估图谱质量：采用图层间对比度和网格扫描与模板之间的配合度。通过将图谱中的固定1.5mm BM0参考点映射到每个受试者，提取图谱调整后的RNFL厚度，并与标准受试者特异RNFL测量进行比较。计算相对于每个图谱的有效应变，通过变形受试者以图谱模板。应变和厚度特征用于分类青光眼严重程�。结果：健康图谱捕获了规范ONH解剖学，青光眼图谱显示阶段相关变化。配准精度高（NCC=0.86±0.05；Dice=0.90±0.02），图层间对比度强（0.40±0.03）。图谱调整后的RNFL厚度改善了健康与轻度青光眼之间的分离（Cohen's d=0.77 vs. 0.72）。使用图谱调整轮廓的分类优于原始测量（AUC=0.771 vs. 0.757）。不同严重程度组之间的平均有效应变显著不同（ANOVA p<0.05），基于应力图的CNN分类显著（AUC=0.79）。结论：ONH图谱提供了基于人群的结构参考，实现解剖学一致的厚度映射和应变特征表征。增强了诊断鉴别，支持严重程度分类，为研究青光眼生物力学提供了框架。
引用
@article{arxiv.2511.15761,
title = {The Emory Optic Nerve Head Atlas - Using 3D Anatomical Mapping to Study Optic Neuropathies with an Initial Focus on Glaucoma},
author = {Thanadet Chuangsuwanich and Patipol Tiyajamorn and Yibo Chen and Michael Dattilo and Deepta Ghate and Nancy Newman and Valérie Biousse and Michaël J. A. Girard},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.15761},
year = {2025}
}