論文の概要: OCTolyzer: Fully automatic toolkit for segmentation and feature extracting in optical coherence tomography and scanning laser ophthalmoscopy data

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2407.14128v2
• Date: Mon, 13 Jan 2025 12:23:55 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-01-14 14:22:38.962411
• Title: OCTolyzer: Fully automatic toolkit for segmentation and feature extracting in optical coherence tomography and scanning laser ophthalmoscopy data
• Title（参考訳）: OCTolyzer:光コヒーレンストモグラフィーおよび走査型レーザー眼科データにおけるセグメント化と特徴抽出のための完全自動ツールキット
• Authors: Jamie Burke, Justin Engelmann, Samuel Gibbon, Charlene Hamid, Diana Moukaddem, Dan Pugh, Tariq Farrah, Niall Strang, Neeraj Dhaun, Tom MacGillivray, Stuart King, Ian J. C. MacCormick,
• Abstract要約: OCTolyzerはOCT/SLOデータにおけるレチノコロイド解析のための最初のオープンソースツールキットである。 OCTデータとSLOデータの2つの分析スイートを備えており、ディープラーニングに基づく解剖学的セグメンテーションを容易にする。 OCT/SLOデータを再現可能で臨床的に意義のある網膜脈絡膜の特徴に変換することができる。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 3.8485899972356337
• License:
• Abstract: Optical coherence tomography (OCT) and scanning laser ophthalmoscopy (SLO) of the eye has become essential to ophthalmology and the emerging field of oculomics, thus requiring a need for transparent, reproducible, and rapid analysis of this data for clinical research and the wider research community. Here, we introduce OCTolyzer, the first open-source toolkit for retinochoroidal analysis in OCT/SLO data. It features two analysis suites for OCT and SLO data, facilitating deep learning-based anatomical segmentation and feature extraction of the cross-sectional retinal and choroidal layers and en face retinal vessels. We describe OCTolyzer and evaluate the reproducibility of its OCT choroid analysis. At the population level, metrics for choroid region thickness were highly reproducible, with a mean absolute error (MAE)/Pearson correlation for macular volume choroid thickness (CT) of 6.7$\mu$m/0.99, macular B-scan CT of 11.6$\mu$m/0.99, and peripapillary CT of 5.0$\mu$m/0.99. Macular choroid vascular index (CVI) also showed strong reproducibility, with MAE/Pearson for volume CVI yielding 0.0271/0.97 and B-scan CVI 0.0130/0.91. At the eye level, measurement noise for regional and vessel metrics was below 5% and 20% of the population's variability, respectively. Outliers were caused by poor-quality B-scans with thick choroids and invisible choroid-sclera boundary. Processing times on a laptop CPU were under three seconds for macular/peripapillary B-scans and 85 seconds for volume scans. OCTolyzer can convert OCT/SLO data into reproducible and clinically meaningful retinochoroidal features and will improve the standardisation of ocular measurements in OCT/SLO image analysis, requiring no specialised training or proprietary software to be used. OCTolyzer is freely available here: https://github.com/jaburke166/OCTolyzer.
• Abstract（参考訳）: 光コヒーレンストモグラフィー (OCT) と走査型レーザー眼科検査 (SLO) は眼科や眼科の進展に欠かせないものとなり, 臨床研究や広い研究コミュニティにおいて, このデータを透過的かつ再現的かつ迅速に分析する必要がある。 本稿では,OCTolyzerについて紹介する。OCTolyzerはOCT/SLOデータにおけるレチノコロイド解析のためのオープンソースツールキットである。 OCTとSLOデータの解析スイートが2つあり、深層学習に基づく解剖学的セグメンテーションを容易にし、横断網膜層と脈絡膜層の特徴抽出と網膜血管に面している。 OCTolyzerについて述べるとともに,OCTコロイド分析の再現性について検討した。 集団レベルでは, 脈絡膜厚の指標は, 平均絶対誤差 (MAE)/ピアソン相関 (CT) が6.7$\mu$m/0.99, 黄斑部BスキャンCTが11.6$\mu$m/0.99, 腹膜CTが5.0$\mu$m/0.99であった。 黄斑脈絡膜血管指数 (CVI) も高い再現性を示し, MAE/Pearsonの容積は0.0271/0.97, B-scan CVI 0.0130/0.91であった。 目の高さでは、地域と船舶の計測値のノイズは、それぞれ人口の変動率の5%以下と20%以下であった。 異常は, 厚い脈絡膜と見えない脈絡膜境界を有する品質の悪いBスキャンが原因であった。 ラップトップCPUの処理時間は、黄斑/毛細管Bスキャンでは3秒以下、ボリュームスキャンでは85秒であった。 OCTolyzerは、OCT/SLOデータを再現可能で臨床的に意味のあるレチノコロイドの特徴に変換し、OCT/SLO画像解析における眼計測の標準化を改善する。 OCTolyzer は https://github.com/jaburke166/OCTolyzer.com で無料で利用できる。

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