本研究用客观测量视波密度和形态来量化健康对象和二维主体视波变异特征,这些均取自SD-OCTA原型平台基于强度OMAG算法前几次研究显示OCTA为评估健康主体微流密度提供高分辨率成像平台
4并视波病理
10当前研究显示,动密度和形态的质和量变化都对评估DR临床强度有用。DR缺陷尾孔特征变化可用SDVD客观特征描述复杂毛细分支可用FD可靠特征描述毛细尺寸总体分布变化可用平均VDI计算视网膜特定区域来评价,这可能表示视网膜实增宽度,大容器直径因毛细流缺失或两者兼积而大总的来说,无论使用分治法(SD和VD)、分支复杂性(FD)和渐增平均脉冲内核均值(VDI)均在眼中观察到,而DR则不断恶化(不管使用分治法如何)(VDI)
微博3)此外,线性密度和形态度量与DME存在之间有显著关联,表明这些措施可预测DME
原SD-OCTA提供视网膜微血管高清晰度图像,但我们的研究显示,非分片图像用二进制或骨架化图像从质量上可突出视网膜变微变化,而这些变化在DR初级阶段不易识别(DR初级阶段不易识别)(
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2J)此外,变化规模更容易识别更高级DR阶段
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2L.)值得注意的是,即使是非分片图像也是如此,图片显示
图2.实验结果显示微流体密度和整体复杂性增减,这是DR的结果,甚至在以fivea非分解分析为核心的有限3x3-m窗口内也是如此具体地说,我们在非分解分析中比较健康眼睛与严重NPDR或PDR时观察到所有参数在统计上的重大差异微小NPDR与重NPDR或PDR比较时,我们也观察到所有参数在统计上的重大差异不幸的是,我们没有孤立的一组科目 温和NPDR因此,我们不能将该小组列入分析值得注意的是,我们观察到的所有重大差异都有足够的动力研究
健康眼睛和温和NPDR之间没有重大差异,除SD、VD和FDSRL这可能有几个原因第一,这两种DR强度组间差的广度可能是最小值之一,人们期望在我们分析中发现,样本大小相对较小第二,我们的研究仅评估中心3x3-m区域以fivea为中心,而这个区域可能太有限,无法可靠检测早期显微波变换未来使用 6x6-m和大域研究可能对DR最早变化更为敏感最后,目前使用的自动化分片算法很可能被图像人工制品混淆起来,而图像人工制品会混淆早期DR深层微变投影人工品可能混淆DRL图像质量和精度至未知度,可能掩蔽深度脉冲复用的任何实际变化
三十九虽然一些调查人员试图开发算法清除这些文物,但目前没有理想方法解决这一问题,迄今为止各种投影文物补偿方法也都具有决定性混淆效果。
34号,40码并使用全重非分量视波图像会降低对视波小变的敏感度,因为3D视波网络2D表示器内容器叠加数据组发现SDVD和FD在分片SRL健康眼睛和温和NPDR之间有显著差异,这可能是因为SRL是唯一不易分片错误和投影人工品的层使用SRL是最敏感方法 评估视波参数变化今后分治方法的进展可能克服这一限制
重度NPDR和PDR之间没有重大差分以上概述的许多相同理由可以解释这一点。此外,必须指出,临床发现区分严重NPDR和PDR
41号,42号因此,NPDR和PDR之间的临床分类可能无助于OCTA对疾病逐步增量分级
数据显示几乎所有参数之间存在重大差异,有温和NPDR带DME与无DME见SRL和DRL高端DR组或非分块组不以相同程度看到该模式产生这些结果可能有几种原因,分片分析与非分片分析之间存在差异。历史证据明确显示DME大都局部化视网膜层与DRL对齐
补充FigS1分治OCTA)
43号-45码视波参数变化规模可能足够大并局部化到DRL,使我们目前的分割法和SD-OCTA方法足以检测支持这一点的发现是,大多数DME群集VDI大增,而不管DR强度如何(DR强度大增)。
表4)非分解分析中未观察到这些结果,这可能是因为三维毛片网络2D表示法使得对DRL丢失容器不敏感
从这项研究中,我们无法判断向DME报告流体变化是否DME或DME风险因素的结果,因为我们没有进行纵向研究跟踪OCTA患者开发DME前后、期间和之后不过,有几个可能性可以解释我们观察到的修改第一,内部细胞空间有可能物理地将视像封套置为相邻层层第二,内部流体可能以某种方式减慢邻接三角形的装饰信号,使其不可检测性第三,可能与内细胞空间相联的机械压力禁止邻近刺室流血最后,内流或前后区域实际隐蔽或无能封套(据推测可生成DME)。在未来研究中研究这些可能性肯定很有趣和临床上很重要
自定义比较精确测量视波变换法,因为骨架化图像使大容器直径与阻塞法解析法,消除容器大小对视波变异测量法的影响
35码值得一提的是,Agemy等人最近用骨架化OCTA图像对DR病人进行了类似SD概念调查
34号研究结果一致然而,我们的研究使用不同的OCTA设备、不同的OCTA算法和不同的分治方法,除分治图像外,还包括非分治OCTA图像分析并用DF进一步描述动密度和形态变化先前使用非OCTA技术研究曾试图使用相似量化指数评价视波变异性,但发现相冲突或无关重大
15-22号很难精确比较这些研究的结果,原因是方法性差异,但这些研究的共同限制仍然是使用传统FA和Fundus照片重建算法流学分析,从而基本上排除毛细
23号研究强度是毛细可靠地包含在我们测量中,结果相关性和重复性强度证明这些结果的强健性
我们的研究有数项限制第一,总体样本规模适中,代表单级DR的组小因此,单靠这项研究很难得出确定性结论并显示分析方法对大群的实用性第二,OCTA公认的技术限制仍然是包括投影文物,又称装饰尾料,尤其是在OCTA深层图像中
4,34号,三十九方法易出误差,避免试图纠正本研究中的投影尾料,因为任何这种方法都会产生其本身固有的混淆效果,其规模不一定小于任何给定图像投影文物未知大小第三,自动化分片算法还容易分片错误,原因是视网膜病理变化干扰对解剖视波层的适当检测虽然这不是我们组别二维主体中的一个因素,但必须始终视之为误差源,在这种情况下需要人工分割恢复图像质量最后,我们的研究是回溯式研究 附后分析 受固有偏差尽管如此,我们的研究确实为大规模和预期研究糖尿病视波病和其他血管疾病提供了框架
OCTA数据量化提供有希望的新学习路径,未来可能有用,成为糖尿病视网膜病等视网膜病增量的客观标志传统DR强度分类方法(例如间接眼科检查、OCT、FA)仍然具有临床相关性,它们是主观评估,可能无法捕捉毛细小但具有临床重要性的变化,这些变化与OCTA可靠检测并用这些量化算法评价