論文の概要: A Survey on Automated Diagnosis of Alzheimer's Disease Using Optical
Coherence Tomography and Angiography
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2209.03354v1
- Date: Wed, 7 Sep 2022 08:27:10 GMT
- ステータス: 処理完了
- システム内更新日: 2022-09-09 12:42:30.369702
- Title: A Survey on Automated Diagnosis of Alzheimer's Disease Using Optical
Coherence Tomography and Angiography
- Title（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィと血管造影を用いたアルツハイマー病自動診断法の検討
- Authors: Yasemin Turkan and F. Boray Tek
- Abstract要約: OCTとOCTAはアルツハイマー病(AD)の早期診断に有望なツールである
OCTデバイスが生成するマルチスライススキャンの解釈と分類は、訓練された実践者であっても時間がかかるし、難しい。
緑内障などの各種疾患に対するOCTスキャンの自動解析に関する機械学習およびディープラーニングアプローチに関する調査がある。
現在の文献では、OCTまたはOCTAを用いたアルツハイマー病や認知障害の診断に関する広範な調査が欠如している。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
- License: http://arxiv.org/licenses/nonexclusive-distrib/1.0/
- Abstract: Retinal optical coherence tomography (OCT) and optical coherence tomography
angiography (OCTA) are promising tools for the (early) diagnosis of Alzheimer's
disease (AD). These non-invasive imaging techniques are cost-effective and more
accessible than alternative neuroimaging tools. However, interpreting and
classifying multi-slice scans produced by OCT devices is time-consuming and
challenging even for trained practitioners.
There are surveys on machine learning and deep learning approaches concerning
the automated analysis of OCT scans for various diseases such as glaucoma.
However, the current literature lacks an extensive survey on the diagnosis of
Alzheimer's disease or cognitive impairment using OCT or OCTA. This has
motivated us to do a comprehensive survey aimed at machine/deep learning
scientists or practitioners who require an introduction to the problem. The
paper contains 1) an introduction to the medical background of Alzheimer's
Disease and Cognitive Impairment and their diagnosis using OCT and OCTA imaging
modalities, 2) a review of various technical proposals for the problem and the
sub-problems from an automated analysis perspective, 3) a systematic review of
the recent deep learning studies and available OCT/OCTA datasets directly aimed
at the diagnosis of Alzheimer's Disease and Cognitive Impairment. For the
latter, we used Publish or Perish Software to search for the relevant studies
from various sources such as Scopus, PubMed, and Web of Science. We followed
the PRISMA approach to screen an initial pool of 3073 references and determined
ten relevant studies (N=10, out of 3073) that directly targeted AD diagnosis.
We identified the lack of open OCT/OCTA datasets (about Alzheimer's disease) as
the main issue that is impeding the progress in the field.
- Abstract（参考訳）: 網膜光コヒーレンス断層撮影(oct)と光コヒーレンス断層撮影(octa)は、アルツハイマー病(ad)の早期診断のための有望なツールである。
これらの非侵襲イメージング技術は、代替のニューロイメージングツールよりもコスト効率が高くアクセスしやすい。
しかし、OCTデバイスで生成されたマルチスライススキャンの解釈と分類は、訓練を受けた実践者であっても時間がかかる。
緑内障などの各種疾患に対するOCTスキャンの自動解析に関する機械学習およびディープラーニングアプローチに関する調査がある。
しかし、現在の文献では、OCTまたはOCTAを用いたアルツハイマー病や認知障害の診断に関する広範な調査が欠如している。
これは、問題の導入を必要とする機械学習の科学者や実践者を対象に、包括的な調査を行う動機になりました。
紙には
1)アルツハイマー病・認知障害の医学的背景とOCTおよびOCTA画像を用いた診断
2) 自動分析の観点からの課題と課題に対する様々な技術的提案のレビュー
3) アルツハイマー病・認知障害の診断を目的とした最近の深層学習研究とOCT/OCTAデータセットの体系的レビューを行った。
後者では,Scopus,PubMed,Web of Scienceなど,さまざまなソースから関連する研究を検索するためにPublishあるいはPerish Softwareを使用しました。
PRISMA法を施行し,3073例を初診し,AD診断を直接標的とした10例(N=10,3073例中10例)について検討した。
OCT/OCTAデータセット(アルツハイマー病周辺)が欠如していることが,この分野の進歩を妨げる主要な課題であると考えられた。
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