Fugu-MT 論文翻訳(概要): Corneal Pachymetry by AS-OCT after Descemet's Membrane Endothelial Keratoplasty

論文の概要: Corneal Pachymetry by AS-OCT after Descemet's Membrane Endothelial Keratoplasty

arxiv url: http://arxiv.org/abs/2102.07846v1
Date: Mon, 15 Feb 2021 20:56:54 GMT
ステータス: 処理完了
システム内更新日: 2021-02-17 14:58:17.202199
Title: Corneal Pachymetry by AS-OCT after Descemet's Membrane Endothelial Keratoplasty
Title（参考訳）: Descemet膜内皮形成術後のAS-OCTによる角膜パキメトリー
Authors: Friso G. Heslinga, Ruben T. Lucassen, Myrthe A. van den Berg, Luuk van der Hoek, Josien P.W. Pluim, Javier Cabrerizo, Mark Alberti, Mitko Veta
Abstract要約: 角膜厚 (pachymetry) マップは角膜内皮機能の回復をモニターするために用いられる。深層学習は角膜界面を自動的にデライン化し、角膜厚を測定するために用いられる。
参考スコア（独自算出の注目度）: 4.2746930004446275
License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
Abstract: Corneal thickness (pachymetry) maps can be used to monitor restoration of corneal endothelial function, for example after Descemet's membrane endothelial keratoplasty (DMEK). Automated delineation of the corneal interfaces in anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT) can be challenging for corneas that are irregularly shaped due to pathology, or as a consequence of surgery, leading to incorrect thickness measurements. In this research, deep learning is used to automatically delineate the corneal interfaces and measure corneal thickness with high accuracy in post-DMEK AS-OCT B-scans. Three different deep learning strategies were developed based on 960 B-scans from 68 patients. On an independent test set of 320 B-scans, corneal thickness could be measured with an error of 13.98 to 15.50 micrometer for the central 9 mm range, which is less than 3% of the average corneal thickness. The accurate thickness measurements were used to construct detailed pachymetry maps. Moreover, follow-up scans could be registered based on anatomical landmarks to obtain differential pachymetry maps. These maps may enable a more comprehensive understanding of the restoration of the endothelial function after DMEK, where thickness often varies throughout different regions of the cornea, and subsequently contribute to a standardized postoperative regime.
Abstract（参考訳）: 角膜厚 (pachymetry) マップは、例えばデスセメット膜内皮角膜移植(DMEK)後の角膜内皮機能の回復を監視するために用いられる。前部セグメント光コヒーレンス断層撮影(as-oct)における角膜界面の自動デライン化は、病理学による不規則な形状の角膜や手術の結果、不正確な厚み測定につながる可能性がある。本研究では,ポストdmek as-oct b-scans において,角膜界面の自動同定と角膜厚測定に深層学習が用いられている。 68例のBスキャン960例に基づいて3つの異なる深層学習戦略を開発した。 320bスキャンの独立したテストセットでは、中央9mmの範囲で13.98マイクロメートルから15.50マイクロメートルの誤差で角膜厚の測定が可能であり、平均角膜厚の3%未満である。正確な厚み測定は詳細なパキメトリーマップの作成に用いられた。さらに、解剖学的ランドマークに基づいてフォローアップスキャンを登録し、差分pachymetryマップを得ることができます。これらの地図は、角膜の異なる領域で厚さが頻繁に変化するDMEK後の内皮機能の回復をより包括的に理解することができ、その後、標準化された術後体制に寄与する可能性がある。

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