Integrating Deep Learning with Fundus and Optical Coherence Tomography for Cardiovascular Disease Prediction

要約

心血管疾患（CVD）のリスクがある患者を早期に特定することは、効果的な予防ケア、医療負担の軽減、患者の生活の質の向上にとって非常に重要です。
この研究は、将来の有害な心臓イベントを特定するための眼底写真と組み合わせた網膜光干渉断層撮影 (OCT) イメージングの可能性を実証しています。
画像取得後5年以内にCVDを経験した患者977名と、CVDを持たない対照参加者1,877名、合計2,854名のデータを使用した。
我々は、マルチチャネル変分オートエンコーダ（MCVAE）に基づく新しいバイナリ分類ネットワークを提案します。このネットワークは、患者の眼底画像とOCT画像の潜在的な埋め込みを学習して、個人を2つのグループに分類します：将来CVDを発症する可能性が高い人と、将来CVDを発症する可能性のある人です。
ない。
両方の画像モダリティでトレーニングされた私たちのモデルは、有望な結果を達成しました (AUROC 0.78 +/- 0.02、精度 0.68 +/- 0.002、精度 0.74 +/- 0.02、感度 0.73 +/- 0.02、特異度 0.68 +/- 0.01)。
網膜画像に基づいて将来のCVDイベントのリスクがある患者を特定する際の有効性を実証しています。
この研究は、心臓血管疾患のリスクを予測するための費用対効果が高く、非侵襲的な代替手段としての網膜 OCT イメージングと眼底写真の可能性を強調しています。
検眼診療所や病院でこれらの画像技術が広く利用できるようになったことで、大規模な CVD リスク スクリーニングの可能性がさらに高まりました。
私たちの発見は、CVDリスクを早期に特定するための標準化された利用しやすい方法の開発に貢献し、予防治療戦略と患者の転帰を改善する可能性があります。

要約(オリジナル)

Early identification of patients at risk of cardiovascular diseases (CVD) is crucial for effective preventive care, reducing healthcare burden, and improving patients’ quality of life. This study demonstrates the potential of retinal optical coherence tomography (OCT) imaging combined with fundus photographs for identifying future adverse cardiac events. We used data from 977 patients who experienced CVD within a 5-year interval post-image acquisition, alongside 1,877 control participants without CVD, totaling 2,854 subjects. We propose a novel binary classification network based on a Multi-channel Variational Autoencoder (MCVAE), which learns a latent embedding of patients’ fundus and OCT images to classify individuals into two groups: those likely to develop CVD in the future and those who are not. Our model, trained on both imaging modalities, achieved promising results (AUROC 0.78 +/- 0.02, accuracy 0.68 +/- 0.002, precision 0.74 +/- 0.02, sensitivity 0.73 +/- 0.02, and specificity 0.68 +/- 0.01), demonstrating its efficacy in identifying patients at risk of future CVD events based on their retinal images. This study highlights the potential of retinal OCT imaging and fundus photographs as cost-effective, non-invasive alternatives for predicting cardiovascular disease risk. The widespread availability of these imaging techniques in optometry practices and hospitals further enhances their potential for large-scale CVD risk screening. Our findings contribute to the development of standardized, accessible methods for early CVD risk identification, potentially improving preventive care strategies and patient outcomes.

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