Simultaneous column-based deep learning progression analysis of atrophy associated with AMD in longitudinal OCT studies

要約

目的: AMD に関連する網膜萎縮の疾患進行には、長期にわたる OCT 研究で網膜萎縮の変化を正確に定量化する必要があります。
これは、登録されていない OCT スキャンの連続するペア (以前と現在の) での微妙な萎縮の変化を発見、比較、描写することに基づいています。
方法：患者のペアのOCTスキャンにおける乾性AMDに関連する時間関連の萎縮変化の同時検出と定量化のための完全自動エンドツーエンドパイプラインを提示します。
これは、登録された OCT スキャンのペアでトレーニングされた新しい同時マルチチャネル カラムベースのディープ ラーニング モデルを使用します。このモデルは、垂直ピクセル幅のカラムの一致するペアで光散乱パターンを分類することにより、連続する OCT スキャンで網膜萎縮セグメントを同時に検出およびセグメント化します。
スキャン）、登録された以前および現在の OCT スライス（B スキャン）。
結果: 24.13+-14.0 か月間隔の 18 人の患者の 40 スキャン ペアからの 520 万カラムを備えた 4,040 枚の OCT スライスに関する実験結果 (66% トレーニング/検証、33% テスト)、完全 RPE および網膜外側萎縮症 (cRORA) が特定されました。
1,998 枚の OCT スライス (3,732 セグメント、0.45M カラムからの 735 個の萎縮病変) で、平均萎縮セグメント検出精度が得られ、AUC を持つ萎縮病変のリコールは 0.90+-0.09、0.95+-0.06、および 0.74+-0.18、0.94+-0.12
=0.897、すべて観測者の変動を上回ります。
同時分類は、萎縮セグメントと病変については、スタンドアロン分類の精度と再現率を 30+-62%、27+-0% 上回ります。
結論: AMD に関連する網膜萎縮変化のカラムベースの同時検出と定量化は正確であり、スタンドアロンの分類方法よりも優れています。
トランスレーショナル関連性: AMD に関連する網膜萎縮の変化を検出し定量化する自動かつ効率的な方法。

要約(オリジナル)

Purpose: Disease progression of retinal atrophy associated with AMD requires the accurate quantification of the retinal atrophy changes on longitudinal OCT studies. It is based on finding, comparing, and delineating subtle atrophy changes on consecutive pairs (prior and current) of unregistered OCT scans. Methods: We present a fully automatic end-to-end pipeline for the simultaneous detection and quantification of time-related atrophy changes associated with dry AMD in pairs of OCT scans of a patient. It uses a novel simultaneous multi-channel column-based deep learning model trained on registered pairs of OCT scans that concurrently detects and segments retinal atrophy segments in consecutive OCT scans by classifying light scattering patterns in matched pairs of vertical pixel-wide columns (A-scans) in registered prior and current OCT slices (B-scans). Results: Experimental results on 4,040 OCT slices with 5.2M columns from 40 scans pairs of 18 patients (66% training/validation, 33% testing) with 24.13+-14.0 months apart in which Complete RPE and Outer Retinal Atrophy (cRORA) was identified in 1,998 OCT slices (735 atrophy lesions from 3,732 segments, 0.45M columns) yield a mean atrophy segments detection precision, recall of 0.90+-0.09, 0.95+-0.06 and 0.74+-0.18, 0.94+-0.12 for atrophy lesions with AUC=0.897, all above observer variability. Simultaneous classification outperforms standalone classification precision and recall by 30+-62% and 27+-0% for atrophy segments and lesions. Conclusions: simultaneous column-based detection and quantification of retinal atrophy changes associated with AMD is accurate and outperforms standalone classification methods. Translational relevance: an automatic and efficient way to detect and quantify retinal atrophy changes associated with AMD.

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