AI를 이용한 황반 OCTA와 GCIPL의 관계 및 조합 지수

이것은 전향적 단면 연구입니다. 모집된 모든 녹내장 환자와 건강한 피험자는 BCVA(best-corrected visual acuity) 측정, 세극등 검사, 전방각경검사, 안저검사, IOL Master(Carl Zeiss Meditec, Dublin, CA)를 사용한 생체 측정을 ​​포함한 완전한 안과 검사를 받게 됩니다. , USA) 및 표준 자동 시야 측정(SAP). 중앙 각막 두께(CCT)는 초음파 각막두께측정법(Pachmate; DGH Technology, Exton, PA, USA)을 사용하여 측정됩니다. Keratometry는 Auto Kerato-Refractometer (ARK-510A; NIDEK, Hiroshi, Japan)로 측정됩니다. 모든 환자는 적색이 없는 RNFL 사진과 시신경 유두 입체 사진을 사용하여 검사됩니다. 황반 GCIPLT 및 황반 혈관 밀도, SD-OCT(spectral domain optic coherence tomography) 및 SS-OCTA(swept source optic coherence tomography angiography)를 각각 측정하기 위해 두 가지 다른 OCT 검사가 수행됩니다.

황반 혈관 조영 이미지는 SS-OCT(swept-source OCT) 장치(DRI OCT Atlantis; Topcon, Tokyo, Japan)를 사용하여 얻을 것입니다. SS-OCT는 초당 100,000 A-스캔으로 기존 SD-OCT보다 긴 1050 nm 파장의 적외선을 사용합니다. 이 더 긴 적외선 광원은 망막과 맥락막을 통해 신호가 더 깊게 침투한다는 장점이 있습니다. 축 및 가로 해상도는 조직에서 각각 7 및 20 μm입니다. 체적 OCT 스캔은 6 × 6mm 큐브에서 수행되었습니다. 각 정육면체는 중심와를 중심으로 하는 4개의 반복된 B-스캔의 320개 클러스터로 구성됩니다. 움직이는 물체(주로 혈류)는 이러한 반복 스캔된 OCT 이미지에서 강도 변동을 측정하여 감지됩니다. 이 방법론은 OCTARA(OCT Angiography Ratio Analysis) 알고리즘이라고 하며 계산은 한 스캔 내의 여러 지점에 걸친 강도 값과 반복 스캔의 동일한 지점 사이의 비율을 기반으로 합니다. OCTARA는 중저혈류에 대해 10~50배 정도의 상대적 민감도 이점을 제공합니다. 망막의 각 층을 분리하기 위해 OCT 소프트웨어에 의해 자동 분할이 수행되었습니다. 표면 모세관 네트워크의 표면 이미지는 내부 제한막(ILM)에서 내부 핵층(INL)의 내부 경계에 이르는 표면 슬래브에서 파생되었습니다.

조사관은 Microsoft Visual Studio 2012 및 닷넷 라이브러리가 있는 C# 언어로 맞춤형 Windows 소프트웨어를 개발했습니다. 이 소프트웨어는 GCIPL 섹터와 정확히 일치하는 섹터 평균 용기 밀도를 계산합니다. OCTA 장비에서 내보낸 두 개의 이미지 파일, 표면 혈관층 이미지 및 색상 혈관 밀도 맵이 필요합니다. 두 개의 이미지 파일이 로드된 후 한 번 중심와가 자동으로 감지되지만 소프트웨어 오류가 발생할 경우 사용자가 수동으로 중심와 위치를 설정할 수 있습니다. 그런 다음 중심와를 중심으로 하는 두 개의 타원체 경계, 외부 경계 4800 x 3000 µm 및 내부 경계 1200 x 1000 µm(너비 x 높이) 사이의 평균 부채꼴 혈관 밀도를 계산합니다. 이 내부 및 외부 타원의 지름과 섹터화 각도는 GCIPL 섹터화와 정확히 일치합니다. 평균 혈관 밀도는 색상 밀도 맵에서 계산되었습니다. 먼저 맞춤형 소프트웨어가 분야별 경계 내의 모든 픽셀 색상을 스캔합니다. 그런 다음 각 픽셀 색상은 제조업체의 가이드에 따라 혈관 밀도 값으로 변환됩니다. 마지막으로 모든 혈관 밀도 값의 평균을 취합니다. 이 평균 혈관 밀도는 0에서 100 사이의 단위 없는 값입니다.

Cirrus SD-OCT 기기(Carl Zeiss Meditec, 소프트웨어 버전 6.0)는 황반 GCIPLT를 측정하는 데 사용됩니다. 0.5% tropicamide와 0.5% phenylephrine을 사용하여 동공 확장 후 각 눈의 단일 황반 스캔(200 × 200 황반 큐브 스캔 프로토콜)을 획득했습니다. GCA 알고리즘은 GCIPL과 RNFL을 자동으로 분할하고 중심와를 중심으로 한 14.13mm2 타원형 고리 영역 내에서 황반 GCIPL과 RNFL의 두께를 계산했습니다. 내부 및 외부 타원체 경계는 사용자 지정 소프트웨어에서 계산한 부문별 용기 밀도와 정확히 일치합니다. 평균, 최소 및 6개 섹터별(상측, 상측, 상비측, 하비측, 하측 및 하 측두) GCIPLT 값을 얻었습니다. 품질 관리를 위해 조사관은 포함된 모든 SD-OCT 스캔의 최소 신호 강도를 6.0으로 설정했습니다.