糖尿病性網膜症における投影分解光コヒーレンス断層撮影血管造影を使用した3つの網膜叢における非灌流の自動定量化

目的：この研究の目的は、投影解体技術を使用して3つの個々の神経叢に分離された光コヒーレンス断層撮影血管造影（OCTA）の無血管面積（AA）を検出するための自動アルゴリズムを評価することでした。 方法：3×3 mmの黄斑OCTAは、13人の健康的な健康および13の軽度の非栄養素糖尿病網膜症（NPDR）参加者で得られました。投影解像度アルゴリズムは、OCTAを3つの血管神経叢に分割しました：表面的、中間、深い。自動化されたアルゴリズムは、セグメント化された3つの神経叢のそれぞれと、内側網状の血管造影を組み合わせたAAで検出しました。セグメント化された血管造影と組み合わせの血管造影、AAの自動検出と手動検出の間の一致、および視界内の再現性を使用して、外部外および総AAの診断精度を評価しました。 結果：セグメント化された血管造影からの窩部AAの合計は、NPDRグループで0.17 mm2（p <0.001）より大きく、94.6％の感度でNPDRが検出されました（受信者動作特性曲線の下の面積[AROC] = 0.99）。組み合わせた内部網膜血管造影では、NPDR群ではNPDRグループで0.01 mm2（P = 0.168）が大きく、26.9％の感度でNPDRが検出されました（AROC = 0.62）。中心窩血管ゾーンを含む総AAは、セグメント化された血管造影と結合された血管造影で、それぞれ23.1％と7.7％の感度でNPDRを検出しました。AAのマニュアル検出と自動検出の間の合意のJaccardインデックスは> 0.8でした。AAのプールされたSDSは、対照群とNPDRグループの平均の差と比較して小さかった。 結論：投影分解アルゴリズムを使用して3つの個々の胎児に分離されたOCTAのAAを検出するアルゴリズムは、軽度のNPDRをコントロールの目と正確に区別します。自動的に検出されたAAは、手動の描写に同意し、非常に繰り返し可能です。

PURPOSE: The purpose of this study was to evaluate an automated algorithm for detecting avascular area (AA) in optical coherence tomography angiograms (OCTAs) separated into three individual plexuses using a projection-resolved technique. METHODS: A 3 × 3 mm macular OCTA was obtained in 13 healthy and 13 mild nonproliferative diabetic retinopathy (NPDR) participants. A projection-resolved algorithm segmented OCTA into three vascular plexuses: superficial, intermediate, and deep. An automated algorithm detected AA in each of the three plexuses that were segmented and in the combined inner-retinal angiograms. We assessed the diagnostic accuracy of extrafoveal and total AA using segmented and combined angiograms, the agreement between automated and manual detection of AA, and the within-visit repeatability. RESULTS: The sum of extrafoveal AA from the segmented angiograms was larger in the NPDR group by 0.17 mm2 (P < 0.001) and detected NPDR with 94.6% sensitivity (area under the receiver operating characteristic curve [AROC] = 0.99). In the combined inner-retinal angiograms, the extrafoveal AA was larger in the NPDR group by 0.01 mm2 (P = 0.168) and detected NPDR with 26.9% sensitivity (AROC = 0.62). The total AA, inclusive of the foveal avascular zone, in the segmented and combined angiograms, detected NPDR with 23.1% and 7.7% sensitivity, respectively. The agreement between the manual and automated detection of AA had a Jaccard index of >0.8. The pooled SDs of AA were small compared with the difference in mean for control and NPDR groups. CONCLUSIONS: An algorithm to detect AA in OCTA separated into three individual plexuses using a projection-resolved algorithm accurately distinguishes mild NPDR from control eyes. Automatically detected AA agrees with manual delineation and is highly repeatable.