論文の概要: Comprehensive Evaluation of OCT-based Automated Segmentation of Retinal Layer, Fluid and Hyper-Reflective Foci: Impact on Diabetic Retinopathy Severity Assessment

• arxiv url: http://arxiv.org/abs/2503.01248v3
• Date: Fri, 11 Apr 2025 03:23:52 GMT
• ステータス: 翻訳完了
• システム内更新日: 2025-04-14 15:34:41.541052
• Title: Comprehensive Evaluation of OCT-based Automated Segmentation of Retinal Layer, Fluid and Hyper-Reflective Foci: Impact on Diabetic Retinopathy Severity Assessment
• Title（参考訳）: 糖尿病網膜症重症度評価における網膜層, 流体, 高反射域の自動分画の総合的評価
• Authors: S. Chen, D. Ma, M. Raviselvan, S. Sundaramoorthy, K. Popuri, M. J. Ju, M. V. Sarunic, D. Ratra, M. F. Beg,
• Abstract要約: 糖尿病網膜症(DR)は視覚障害の主要な原因であり、不可逆的な損傷を防ぐために早期かつ正確な評価が必要である。 本研究では,網膜層の自動セグメンテーションのための能動的学習に基づくディープラーニングパイプラインを提案する。
• 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.0
• License: http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/4.0/
• Abstract: Diabetic retinopathy (DR) is a leading cause of vision loss, requiring early and accurate assessment to prevent irreversible damage. Spectral Domain Optical Coherence Tomography (SD-OCT) enables high-resolution retinal imaging, but automated segmentation performance varies, especially in cases with complex fluid and hyperreflective foci (HRF) patterns. This study proposes an active-learning-based deep learning pipeline for automated segmentation of retinal layers, fluid, and HRF, using four state-of-the-art models: U-Net, SegFormer, SwinUNETR, and VM-UNet, trained on expert-annotated SD-OCT volumes. Segmentation accuracy was evaluated with five-fold cross-validation, and retinal thickness was quantified using a K-nearest neighbors algorithm and visualized with Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS) maps. SwinUNETR achieved the highest overall accuracy (DSC = 0.7719; NSD = 0.8149), while VM-UNet excelled in specific layers. Structural differences were observed between non-proliferative and proliferative DR, with layer-specific thickening correlating with visual acuity impairment. The proposed framework enables robust, clinically relevant DR assessment while reducing the need for manual annotation, supporting improved disease monitoring and treatment planning.
• Abstract（参考訳）: 糖尿病網膜症(DR)は視覚障害の主要な原因であり、不可逆的な損傷を防ぐために早期かつ正確な評価が必要である。 Spectral Domain Optical Coherence Tomography (SD-OCT) は高分解能網膜イメージングを可能にするが、特に複雑な流体やHRFパターンの場合には自動セグメンテーション性能が異なる。 本研究では,エキスパートアノテートSD-OCTボリュームに基づいてトレーニングされたU-Net, SegFormer, SwinUNETR, VM-UNetの4つの最先端モデルを用いて,網膜層, 流体, HRFの自動セグメンテーションのためのアクティブラーニングベースのディープラーニングパイプラインを提案する。 K-nearest neighborsアルゴリズムを用いて網膜厚を定量化し, 早期糖尿病網膜症研究(ETDRS)マップで可視化した。 SwinUNETRは高い総合精度(DSC = 0.7719; NSD = 0.8149)を達成し、VM-UNetは特定の層で優れていた。 非増殖性DRと増殖性DRとの間には構造的差異がみられ, 層比増厚は視力障害と関連していた。 提案フレームワークは,手動アノテーションの必要性を低減しつつ,堅牢で臨床的に関係のあるDRアセスメントを可能にし,疾患のモニタリングと治療計画の改善をサポートする。

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