Predicting risk of cardiovascular disease using retinal OCT imaging

要約

心血管疾患(CVD)は世界的に主な死因となっています。
非侵襲的で費用対効果の高い画像技術は、CVD の早期発見と予防において重要な役割を果たします。
光コヒーレンストモグラフィー (OCT) は、早期の CVD リスク予測のための潜在的なツールとして認識されてきましたが、その用途はまだ十分に研究されていません。
この研究では、将来の CVD イベントを予測するための追加のイメージング技術としての OCT の可能性を調査しました。
英国バイオバンクからの網膜 OCT データを分析しました。
このデータセットには、画像化後 5 年以内に心筋梗塞 (MI) または脳卒中を患った 612 人の患者と、CVD を持たない 2,234 人の対照が含まれていました (合計: 2,846 人の参加者)。
変分オートエンコーダー (VAE) に基づく自己教師あり深層学習アプローチを使用して、高次元 3D OCT 画像から低次元の潜在表現を抽出し、網膜層の明確な特徴をキャプチャしました。
これらの潜在的特徴と臨床データは、将来の CVD イベント (MI または脳卒中) のリスクがある患者と健康な対照を区別するランダム フォレスト (RF) 分類器のトレーニングに使用されました。
私たちのモデルは、AUC 0.75、感度 0.70、特異度 0.70、精度 0.70 を達成し、QRISK3 スコア (QRISK 心血管疾患リスク予測アルゴリズムの第 3 バージョン、AUC = 0.60、感度 = 0.60、特異度 = 0.55、
精度 = 0.55)。
OCT 画像の脈絡膜層は、将来の CVD イベントの重要な予測因子であることが特定され、新しいモデル説明可能性アプローチを通じて明らかになりました。
この研究は、網膜 OCT イメージングが CVD 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であり、検眼診療所や病院で広く適用される可能性があることを示しています。

要約(オリジナル)

Cardiovascular diseases (CVD) are the leading cause of death globally. Non-invasive, cost-effective imaging techniques play a crucial role in early detection and prevention of CVD. Optical coherence tomography (OCT) has gained recognition as a potential tool for early CVD risk prediction, though its use remains underexplored. In this study, we investigated the potential of OCT as an additional imaging technique to predict future CVD events. We analysed retinal OCT data from the UK Biobank. The dataset included 612 patients who suffered a myocardial infarction (MI) or stroke within five years of imaging and 2,234 controls without CVD (total: 2,846 participants). A self-supervised deep learning approach based on Variational Autoencoders (VAE) was used to extract low-dimensional latent representations from high-dimensional 3D OCT images, capturing distinct features of retinal layers. These latent features, along with clinical data, were used to train a Random Forest (RF) classifier to differentiate between patients at risk of future CVD events (MI or stroke) and healthy controls. Our model achieved an AUC of 0.75, sensitivity of 0.70, specificity of 0.70, and accuracy of 0.70, outperforming the QRISK3 score (the third version of the QRISK cardiovascular disease risk prediction algorithm; AUC = 0.60, sensitivity = 0.60, specificity = 0.55, accuracy = 0.55). The choroidal layer in OCT images was identified as a key predictor of future CVD events, revealed through a novel model explainability approach. This study demonstrates that retinal OCT imaging is a cost-effective, non-invasive alternative for predicting CVD risk, offering potential for widespread application in optometry practices and hospitals.

arxiv情報

著者 Cynthia Maldonado-Garcia,Rodrigo Bonazzola,Enzo Ferrante,Thomas H Julian,Panagiotis I Sergouniotis,Nishant Ravikumara,Alejandro F Frangi
発行日 2025-01-07 14:52:34+00:00
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カテゴリー: cs.CV, cs.LG, eess.IV パーマリンク