ICAS obrazovka a předpověď rizika mrtvice na základě FIF (RICAS)

Intrakraniální stenóza aterosklerózy (ICAS) je celosvětově hlavní příčinou ischemické cévní mozkové příhody a zvyšuje globální zátěž cévní mozkovou příhodou, zejména u asijské populace. Ve srovnání s ostatními subtypy cévní mozkové příhody měli pacienti s ICAS závažnější cévní mozkovou příhodu, byli déle v nemocnici a měli vyšší riziko rekurentních ischemických příhod. Včasný screening a účinná intervence pro intrakraniální aterosklerotickou stenózu tak může zlepšit úroveň včasného varování a prevence cévní mozkové příhody, snížit incidenci a mortalitu cévní mozkové příhody, což je životně důležité. Ačkoli digitální subtrakční angiografie (DSA), počítačová tomografická angiografie (CTA) a magnetická rezonanční angiografie (MRA) mají vysokou diagnostickou hodnotu pro ICAS, je invazivní a není dostupná pro masový populační screening kvůli odbornosti, drahým nákladům a špatné ekonomické výkonnosti. . Potenciální screeningové nástroje, jako je transkraniální dopplerovská sonografie (TCD), jsou slibné, ale omezené kvalitou okna spánkové kosti a velmi závisí na zkušenostech operátorů. Proto je nezbytné prozkoumat novou, neinvazivní, ekonomickou a doplňkovou screeningovou metodu pro identifikaci subjektů s ICAS v masové populaci, jako jsou instituce primární zdravotní péče a střediska fyzikálních vyšetření.

Sítnice se vyvíjí z diencefala, sdílí stejný embryologický původ, anatomické rysy a fyziologické vlastnosti s mozkem, včetně krevního zásobení vnitřní krkavicí tepnou. Prospektivní kohortová studie potvrdila, že retinální vaskulární příznaky (zesílený arteriolární světelný reflex) souvisí s intrakraniálním onemocněním velkých tepen8. Studie Rhee et al' také ukázala, že variace průměru sítnice souvisí s ICAS9. Tyto nálezy tedy naznačují, že retinální vaskulární příznaky mohou být biomarkerem pro ICAS. Kromě toho jsou s ICAS úzce spojeny i tradiční vaskulární rizikové faktory, jako je vyšší věk, hypertenze, diabetes, dyslipidémie, kouření a další. Jen málo studií však uvedlo diskriminační výkon retinálních vaskulárních příznaků samotných nebo v kombinaci s tradičními vaskulárními rizikovými faktory při identifikaci ICAS. Fundus fotografie má velké výhody včetně neinvazivního, snadno popularizovatelného, ​​levného a má dobré ekonomické výhody, zejména ve věku umělé inteligence. Umělá inteligence (AI), zejména algoritmus hlubokého učení, se široce používá k přesným typům detekce a klasifikace onemocnění sítnice, jako je diabetická retinopatie a glaukom. Kromě toho byl algoritmus hlubokého učení použit také k automatické segmentaci retinálních tepen nebo žil, což poskytuje základ pro následný automatický výpočet retinálních vaskulárních parametrů. V této studii se zaměřujeme na studium screeningu intrakraniální aterosklerózy a predikce rizika cévní mozkové příhody na základě zobrazení očního pozadí.