Polar-Net: A Clinical-Friendly Model for Alzheimer’s Disease Detection in OCTA Images

要約

光干渉断層撮影血管造影 (OCTA) は、網膜微小血管系を画像化することによりアルツハイマー病 (AD) を検出するための有望なツールです。
眼科医は通常、ETDRS グリッドなどの領域ベースの分析を使用して、OCTA 画像バイオマーカーを研究し、AD との相関関係を理解し​​ます。
しかし、既存の研究では一般的なディープ コンピュータ ビジョン手法が使用されており、解釈可能な結果を​​提供し、臨床上の事前知識を活用することに課題があります。
これらの課題に対処するために、私たちは Polar-Net と呼ばれる新しい深層学習フレームワークを提案します。
私たちのアプローチには、OCTA 画像をデカルト座標から極座標にマッピングすることが含まれます。これにより、近似セクター畳み込みの使用が可能になり、臨床現場で一般的に使用される ETDRS グリッドベースの領域解析手法の実装が可能になります。
さらに、Polar-Net は各分野領域の臨床事前情報をトレーニング プロセスに組み込んでおり、そのパフォーマンスをさらに強化しています。
さらに、私たちのフレームワークは、対応する網膜領域の重要性を取得するように適応しており、研究者や臨床医がADの検出におけるモデルの意思決定プロセスを理解し、臨床観察との適合性を評価するのに役立ちます。
プライベートおよびパブリックのデータセットの評価を通じて、Polar-Net が既存の最先端の方法を上回っており、網膜血管変化とアルツハイマー病との関連について、より貴重な病理学的証拠を提供することを実証しました。
さらに、フレームワークに導入された 2 つの革新的なモジュールが全体的なパフォーマンスの向上に大きな影響を与えていることも示します。

要約(オリジナル)

Optical Coherence Tomography Angiography (OCTA) is a promising tool for detecting Alzheimer’s disease (AD) by imaging the retinal microvasculature. Ophthalmologists commonly use region-based analysis, such as the ETDRS grid, to study OCTA image biomarkers and understand the correlation with AD. However, existing studies have used general deep computer vision methods, which present challenges in providing interpretable results and leveraging clinical prior knowledge. To address these challenges, we propose a novel deep-learning framework called Polar-Net. Our approach involves mapping OCTA images from Cartesian coordinates to polar coordinates, which allows for the use of approximate sector convolution and enables the implementation of the ETDRS grid-based regional analysis method commonly used in clinical practice. Furthermore, Polar-Net incorporates clinical prior information of each sector region into the training process, which further enhances its performance. Additionally, our framework adapts to acquire the importance of the corresponding retinal region, which helps researchers and clinicians understand the model’s decision-making process in detecting AD and assess its conformity to clinical observations. Through evaluations on private and public datasets, we have demonstrated that Polar-Net outperforms existing state-of-the-art methods and provides more valuable pathological evidence for the association between retinal vascular changes and AD. In addition, we also show that the two innovative modules introduced in our framework have a significant impact on improving overall performance.

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