m+Medelevator.RU
← Поиск публикаций
Bioengineering (Basel, Switzerland) · 2025

Анализ морфологии сетчатого судна в MS с использованием интерпретируемой информации о глубоком изучении изображений IR-SLO.

СтатьяНазвание и аннотация: Машинный перевод · не проверен
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Soltanipour Asieh, Arian Roya, Aghababaei Ali, Ashtari Fereshteh, Zhou Yukun, Keane Pearse A, Kafieh Raheleh

Аннотация

Множественный склероз (MS), хроническое заболевание центральной нервной системы, как известно, вызывает структурные и сосудистые изменения в сетчатке. Хотя оптическая последовательность томографии (OCT) и фундукс-фотография могут обнаруживать аномалии сканирования сетчатки и кровообращения, эти результаты не являются конкретными для MS. В этом исследовании изучается потенциал изображений инфракрасной сканирующей-лазерной-офтальмоскопии (IR-SLO) для выявления сосудистых морфологических особенностей, которые могут использоваться в качестве биомаркеров, специально предназначенных для MS. С помощью совпадающего по возрасту и стратифицированного в квадрате k подхода к перекрестному подтверждению, модель глубокого обучения, изначально разработанная для цветных фоновых изображений, была адаптирована к сегментным оптическим дискам, оптическим чашечкам и сетчаткам в изображениях IR-SLO, достигнув коэффициентов Dice 91%, 94,5 и 97%, соответственно. Этот процесс включал специальные этапы до и после обработки данных в целях оптимизации точности сегментации. Впоследствии были извлечены клинические характеристики. Статистический анализ, проведенный SHapley Additive explanations (SHAP), выявил фрактальные размеры судна, плотность судна в зонах B и C (области окружности, составляющие 0,5-1 и 0,5-2 диаметра оптического диска, соответственно), а также интенсивность и ширину судна в качестве ключевых дифференциаторов между пациентами MS и здоровый контроль. Эти выводы свидетельствуют о том, что IR-SLO может неинвазивно обнаруживать сосудистые биомаркеры сетчатки, которые могут служить в качестве дополнительных или альтернативных диагностических маркеров для диагностики MS, дополняя нынешние инвазивные процедуры.
Оригинал публикации

Analyzing Retinal Vessel Morphology in MS Using Interpretable AI on Deep Learning-Segmented IR-SLO Images.

Multiple sclerosis (MS), a chronic disease of the central nervous system, is known to cause structural and vascular changes in the retina. Although optical coherence tomography (OCT) and fundus photography can detect retinal thinning and circulatory abnormalities, these findings are not specific to MS. This study explores the potential of Infrared Scanning-Laser-Ophthalmoscopy (IR-SLO) imaging to uncover vascular morphological features that may serve as MS-specific biomarkers. Using an age-matched, subject-wise stratified k-fold cross-validation approach, a deep learning model originally designed for color fundus images was adapted to segment optic disc, optic cup, and retinal vessels in IR-SLO images, achieving Dice coefficients of 91%, 94.5%, and 97%, respectively. This process included tailored pre- and post-processing steps to optimize segmentation accuracy. Subsequently, clinically relevant features were extracted. Statistical analyses followed by SHapley Additive exPlanations (SHAP) identified vessel fractal dimension, vessel density in zones B and C (circular regions extending 0.5-1 and 0.5-2 optic disc diameters from the optic disc margin, respectively), along with vessel intensity and width, as key differentiators between MS patients and healthy controls. These findings suggest that IR-SLO can non-invasively detect retinal vascular biomarkers that may serve as additional or alternative diagnostic markers for MS diagnosis, complementing current invasive procedures.

ИП Урсолов Владлен Сергеевич

ИНН 500118482352 · ОГРНИП 314500117700049

Реквизиты и контакты