緑内障患者のハンフリー24-2視野閾値の光学コヒーレンス断層分析に基づく予測

目的：パイロット研究では、個々のハンフリー24-2の視野（HVF 24-2）の予測が光学コヒーレンス断層撮影（OCT）画像分析からの感度のしきい値の予測が可能であることが示されました。改善されたアプローチのパフォーマンスと、緑内障の新しい被験者に関する3つの他の予測アルゴリズムを評価します。 方法：被験者は、HVF 24-2および9フィールドOCT（Heidelberg Spectralis）テストを受けました。神経繊維（NFL）、および神経節細胞と内側の脳窩（GCL+IPL）層をcosegmededし、HVF 24-2のテスト場所に一致する52セクターに分割されました。ウィルコクソンのランク合計テストを適用して、4つの予測モデルの実際のしきい値と予測されたしきい値との間で、相関R、ルート平均平方根誤差（RMSE）、および一致の制限（LOA）をテストしました。トレーニングデータは、パイロット研究の111人の緑内障患者の9フィールドOCTおよびHVF 24-2のしきい値で構成されていました。 結果：初期、中程度、または進行した原発性および二次オープン角緑内障を備えた112人の被験者（112眼）を研究しました。スキャンが9回未満（15/112）または品質セグメンテーションが不十分な被験者は除外されました。最適化された網膜神経節細胞軸索複合体（RGC-AC）は、優れた平均R = 0.74（95％信頼区間[CI]、0.67-0.76）およびRMSE = 5.42（95％CI、5.1-5.7）DBを有していました（これは大幅に優れていました（p <0.05/3）他の3つのモデルよりも：ナイーブ（r = 0.49; 95％CI、0.44-0.54; rmse = 7.24 dB; 95％CI、6.6-7.8 dB）、ガーウェイヘース（r = 0.66; 95％CI、0.60-0.68;）。 結論：9フィールドOCT画像分析に基づいて提案されたRGC-AC最適化された予測アルゴリズムとRGC-ACコンセプトは以前の方法よりも優れており、そのパフォーマンスはHVF 24-2の再現性に近い。

PURPOSE: A pilot study showed that prediction of individual Humphrey 24-2 visual field (HVF 24-2) sensitivity thresholds from optical coherence tomography (OCT) image analysis is possible. We evaluate performance of an improved approach as well as 3 other predictive algorithms on a new, fully independent set of glaucoma subjects. METHODS: Subjects underwent HVF 24-2 and 9-field OCT (Heidelberg Spectralis) testing. Nerve fiber (NFL), and ganglion cell and inner plexiform (GCL+IPL) layers were cosegmented and partitioned into 52 sectors matching HVF 24-2 test locations. The Wilcoxon rank sum test was applied to test correlation R, root mean square error (RMSE), and limits of agreement (LoA) between actual and predicted thresholds for four prediction models. The training data consisted of the 9-field OCT and HVF 24-2 thresholds of 111 glaucoma patients from our pilot study. RESULTS: We studied 112 subjects (112 eyes) with early, moderate, or advanced primary and secondary open angle glaucoma. Subjects with less than 9 scans (15/112) or insufficient quality segmentations (11/97) were excluded. Retinal ganglion cell axonal complex (RGC-AC) optimized had superior average R = 0.74 (95% confidence interval [CI], 0.67-0.76) and RMSE = 5.42 (95% CI, 5.1-5.7) dB, which was significantly better (P < 0.05/3) than the other three models: Naïve (R = 0.49; 95% CI, 0.44-0.54; RMSE = 7.24 dB; 95% CI, 6.6-7.8 dB), Garway-Heath (R = 0.66; 95% CI, 0.60-0.68; RMSE = 6.07 dB; 95% CI, 5.7-6.5 dB), and Donut (R = 0.67; 95% CI, 0.61-0.69; RMSE = 6.08 dB, 95% CI, 5.8-6.4 dB). CONCLUSIONS: The proposed RGC-AC optimized predictive algorithm based on 9-field OCT image analysis and the RGC-AC concept is superior to previous methods and its performance is close to the reproducibility of HVF 24-2.