AI-Based Fully Automatic Analysis of Retinal Vascular Morphology in Pediatric High Myopia

要約

目的: アーティフ インテリジェンス モデルに基づいて自動化されたソフトウェアを設計することにより、近視のさまざまな段階に関連する網膜血管構造の変化を調査すること。
方法: この研究には、中国の国立小児医療センターからの1,324人の小児参加者が参加し、2,366枚の高品質網膜画像と対応する屈折パラメータが取得および分析されました。
球面等価屈折率(SER)を計算した。
我々は、画像を分類し、血管構造をセグメント化し、主角（MA）、分岐角（BA）、分岐などの血管パラメータを測定するための、畳み込みニューラルネットワーク（CNN）モデルとatterモジュールの組み合わせに基づくデータ分析モデルを提案しました。
エッジ al(BEA) と分岐エッジ係数 (BEC)。
一元配置分散分析により、正常な眼底、低近視、中等度近視、および高度近視グループ間のパラメータ測定値を比較しました。
結果: 正常グループには 279 (12.38%) の画像があり、強度近視グループには 384 (16.23%) の画像がありました。
正常な眼底と比較して、異なる近視屈折群の眼底血管のMAは大幅に減少し(それぞれP = 0.006、P = 0.004、P = 0.019)、静脈系のパフォーマンスは特に明白でした(P<0.001)。 同時に、BEC は不釣り合いに減少しました (P<0.001)。 近視の異なる程度における眼底血管パラメータのさらなる分析により、BA と分岐係数 (BC) にも有意な差があることが示されました。 強度近視群の眼底血管の動脈BA値は他の群より低かった(P : 0.032、95%信頼区間[Ci]、0.22-4.86)が、静脈BA値は増加した(P = 0.026)。 強度近視のBEC値は、低度および中等度近視グループのBEC値よりも高かった。 データ分類モデルの損失関数が 0.09 に収束すると、モデル精度は 94.19% に達しました。

要約(オリジナル)

Purpose: To investigate the changes in retinal vascular structures associated various stages of myopia by designing automated software based on an artif intelligencemodel. Methods: The study involved 1324 pediatric participants from the National Childr Medical Center in China, and 2366 high-quality retinal images and correspon refractive parameters were obtained and analyzed. Spherical equivalent refrac(SER) degree was calculated. We proposed a data analysis model based c combination of the Convolutional Neural Networks (CNN) model and the atter module to classify images, segment vascular structures, and measure vasc parameters, such as main angle (MA), branching angle (BA), bifurcation edge al(BEA) and bifurcation edge coefficient (BEC). One-way ANOVA compared param measurements betweenthenormalfundus,lowmyopia,moderate myopia,and high myopia group. Results: There were 279 (12.38%) images in normal group and 384 (16.23%) images in the high myopia group. Compared normal fundus, the MA of fundus vessels in different myopic refractive groups significantly reduced (P = 0.006, P = 0.004, P = 0.019, respectively), and performance of the venous system was particularly obvious (P<0.001). At the sa time, the BEC decreased disproportionately (P<0.001). Further analysis of fundus vascular parameters at different degrees of myopia showed that there were also significant differences in BA and branching coefficient (BC). The arterial BA value of the fundus vessel in the high myopia group was lower than that of other groups (P : 0.032, 95% confidence interval [Ci], 0.22-4.86), while the venous BA values increased(P = 0.026). The BEC values of high myopia were higher than those of low and moderate myopia groups. When the loss function of our data classification model converged to 0.09,the model accuracy reached 94.19%

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