論文の概要: Comparison of retinal regions-of-interest imaged by OCT for the classification of intermediate AMD

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2305.02832v2
• Date: Fri, 14 Jul 2023 09:31:18 GMT
• ステータス: 処理完了
• システム内更新日: 2023-07-17 16:51:00.142622
• Title: Comparison of retinal regions-of-interest imaged by OCT for the classification of intermediate AMD
• Title（参考訳）: OCTによる中型AMDの分類における網膜領域と関心領域の比較
• Authors: Danilo A. Jesus, Eric F. Thee, Tim Doekemeijer, Daniel Luttikhuizen, Caroline Klaver, Stefan Klein, Theo van Walsum, Hans Vingerling, Luisa Sanchez
• Abstract要約: 269名の中間AMD患者と115名の健常者から15744名のBスキャンを行った。 各サブセットについて、畳み込みニューラルネットワーク(VGG16アーキテクチャに基づいて、ImageNetで事前トレーニングされた)をトレーニングし、テストした。 モデルの性能は, 受信動作特性(AUROC), 精度, 感度, 特異性に基づいて評価した。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.0171643773711208
• License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
• Abstract: To study whether it is possible to differentiate intermediate age-related macular degeneration (AMD) from healthy controls using partial optical coherence tomography (OCT) data, that is, restricting the input B-scans to certain pre-defined regions of interest (ROIs). A total of 15744 B-scans from 269 intermediate AMD patients and 115 normal subjects were used in this study (split on subject level in 80% train, 10% validation and 10% test). From each OCT B-scan, three ROIs were extracted: retina, complex between retinal pigment epithelium (RPE) and Bruch membrane (BM), and choroid (CHO). These ROIs were obtained using two different methods: masking and cropping. In addition to the six ROIs, the whole OCT B-scan and the binary mask corresponding to the segmentation of the RPE-BM complex were used. For each subset, a convolutional neural network (based on VGG16 architecture and pre-trained on ImageNet) was trained and tested. The performance of the models was evaluated using the area under the receiver operating characteristic (AUROC), accuracy, sensitivity, and specificity. All trained models presented an AUROC, accuracy, sensitivity, and specificity equal to or higher than 0.884, 0.816, 0.685, and 0.644, respectively. The model trained on the whole OCT B-scan presented the best performance (AUROC = 0.983, accuracy = 0.927, sensitivity = 0.862, specificity = 0.913). The models trained on the ROIs obtained with the cropping method led to significantly higher outcomes than those obtained with masking, with the exception of the retinal tissue, where no statistically significant difference was observed between cropping and masking (p = 0.47). This study demonstrated that while using the complete OCT B-scan provided the highest accuracy in classifying intermediate AMD, models trained on specific ROIs such as the RPE-BM complex or the choroid can still achieve high performance.
• Abstract（参考訳）: 部分光コヒーレンストモグラフィー(OCT)データ、すなわち入力されたBスキャンを特定の関心領域(ROIs)に制限することにより、中間年齢関連黄斑変性(AMD)と健康的な制御とを区別できるかどうかを検討する。 269名の中間amd患者と115名の健常者から15744名のb-scanを用いた(80%の列車で被験者レベル、10%のバリデーション、10%の試験)。 各OCTBスキャンから網膜,網膜色素上皮(RPE)とBruch膜(BM)の複合体,脈絡膜(CHO)の3つのROIを抽出した。 これらのROIはマスキングと収穫の2つの異なる方法を用いて得られた。 6つのROIに加えて,ORTBスキャン全体とRAP-BM複合体のセグメンテーションに対応する2次マスクが用いられた。 各サブセットについて、畳み込みニューラルネットワーク(VGG16アーキテクチャに基づいて、ImageNetで事前トレーニングされた)をトレーニングし、テストした。 モデルの性能は, 受信動作特性(AUROC), 精度, 感度, 特異性に基づいて評価した。 訓練された全てのモデルは、それぞれ0.884、0.816、0.685、0.644以上の精度、感度、特異性を示した。 OCT Bスキャン全体で訓練されたモデルは最高の性能を示した(AUROC = 0.983, 精度 = 0.927, 感度 = 0.862, 特異性 = 0.913)。 クロッピング法で得られたroisを用いたモデルでは、クロッピングとクロッピングの間に統計的に有意な差がみられなかった網膜組織を除き、マスキングで得られたモデルよりも有意に高い結果が得られた(p = 0.47)。 本研究は, 完全OCT Bスキャンを用いて中間AMDの分類において高い精度が得られたが, RPE-BM複合体やコロイドなどの特定のROIで訓練したモデルでは高い性能が得られることを示した。

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