網膜血管透過性の評価のための新しいフルオレセイン血管造影ベースのコンピューター支援アルゴリズム

目的：フルオレセイン血管造影ベースのコンピューターアルゴリズムを使用した網膜血管透過性の定量的評価のための新しい方法を提示する。 方法：21人の被験者（糖尿病性網膜症を伴う13人、健康なボランティア8人）がフルオレセイン血管造影（FA）を受けました。画像の前処理には、非網膜およびノイズの多い画像の削除と登録が含まれており、空間的および時間的なピクセルベースの分析を実現しました。動脈値に正規化された強度の速度論を計算することにより、各ピクセルについて透過性を評価しました。線形曲線が取り付けられ、勾配値が割り当てられ、色分けされ、表示されました。初期のFA研究と計算された透過性マップは、診断の精度と有効性の統計的検証のために、3人の経験豊富な眼科医によってマスクされた無作為化方法で解釈されました。 結果：すべての被験者に対して透過性マップが正常に生成されました。健康なボランティアの場合、透過性値は、被験者間で同等の範囲の正規分布を示しました。健康な集団の平均累積ヒストグラムに基づいて、病理学的透過性のしきい値（99.5％）が決定されました。病理学的血管漏出を伴うピクセルの数と空間分布の患者と健康な被験者の間で明確な違いが見つかりました。計算されたマップは、患者と健康な被験者の差別を改善し、それぞれ0.974と0.833の感度と特異性を達成し、病理学的領域の局在化のための評価者のコンセンサスを大幅に改善しました。 結論：新しいアルゴリズムは、網膜血管透過性の定量化を可能にし、現在の主観的臨床診断よりも客観的で敏感で正確な評価を提供します。この新しいアプローチと診断と治療の追跡におけるその役割をさらに検証するために、より大きな患者のコホートとさまざまな網膜病理を伴う将来の研究が待っています。血管系透過性の成功した評価は、脳微小血管病理の早期診断に使用され、関連する神経学的後遺症を潜在的に予測することができます。最後に、他の臓器または動物実験中の微小血管完全性の術中評価のためにアルゴリズムを実装できます。

PURPOSE: To present a novel method for quantitative assessment of retinal vessel permeability using a fluorescein angiography-based computer algorithm. METHODS: Twenty-one subjects (13 with diabetic retinopathy, 8 healthy volunteers) underwent fluorescein angiography (FA). Image pre-processing included removal of non-retinal and noisy images and registration to achieve spatial and temporal pixel-based analysis. Permeability was assessed for each pixel by computing intensity kinetics normalized to arterial values. A linear curve was fitted and the slope value was assigned, color-coded and displayed. The initial FA studies and the computed permeability maps were interpreted in a masked and randomized manner by three experienced ophthalmologists for statistical validation of diagnosis accuracy and efficacy. RESULTS: Permeability maps were successfully generated for all subjects. For healthy volunteers permeability values showed a normal distribution with a comparable range between subjects. Based on the mean cumulative histogram for the healthy population a threshold (99.5%) for pathological permeability was determined. Clear differences were found between patients and healthy subjects in the number and spatial distribution of pixels with pathological vascular leakage. The computed maps improved the discrimination between patients and healthy subjects, achieved sensitivity and specificity of 0.974 and 0.833 respectively, and significantly improved the consensus among raters for the localization of pathological regions. CONCLUSION: The new algorithm allows quantification of retinal vessel permeability and provides objective, more sensitive and accurate evaluation than the present subjective clinical diagnosis. Future studies with a larger patients' cohort and different retinal pathologies are awaited to further validate this new approach and its role in diagnosis and treatment follow-up. Successful evaluation of vasculature permeability may be used for the early diagnosis of brain microvascular pathology and potentially predict associated neurological sequelae. Finally, the algorithm could be implemented for intraoperative evaluation of micovascular integrity in other organs or during animal experiments.