Grazzi talli żort Nature.com.Qed tuża verżjoni tal-browser b'appoġġ limitat CSS.Għall-aħjar esperjenza, nirrakkomandaw li tuża browser aġġornat (jew tiddiżattiva l-Modalità ta' Kompatibbiltà fl-Internet Explorer).Barra minn hekk, biex niżguraw appoġġ kontinwu, nuru s-sit mingħajr stili u JavaScript.
Sliders li juru tliet artikoli għal kull slide.Uża l-buttuni ta 'wara u li jmiss biex timxi permezz tal-pjastri, jew il-buttuni tal-kontrollur tas-slajds fl-aħħar biex tiċċaqlaq minn kull slide.
Angjografija tomografika ta 'koerenza ottika (OCTA) hija metodu ġdid għal viżwalizzazzjoni mhux invażiva tal-bastimenti tar-retina.Għalkemm OCTA għandha ħafna applikazzjonijiet kliniċi promettenti, id-determinazzjoni tal-kwalità tal-immaġni tibqa 'sfida.Aħna żviluppajna sistema bbażata fuq it-tagħlim fil-fond bl-użu tal-klassifikatur tan-netwerk newrali ResNet152 imħarreġ minn qabel ma 'ImageNet biex tikklassifika immaġini superfiċjali tal-plexus kapillari minn 347 skans ta' 134 pazjent.L-immaġini ġew ukoll ivvalutati manwalment bħala verità vera minn żewġ rataturi indipendenti għal mudell ta 'tagħlim sorveljat.Minħabba li r-rekwiżiti tal-kwalità tal-immaġni jistgħu jvarjaw skont is-settings kliniċi jew ta 'riċerka, żewġ mudelli ġew imħarrġa, wieħed għal rikonoxximent tal-immaġni ta' kwalità għolja u l-ieħor għal rikonoxximent tal-immaġni ta 'kwalità baxxa.Il-mudell tan-netwerk newrali tagħna juri żona eċċellenti taħt il-kurva (AUC), 95% CI 0.96-0.99, \(\kappa\) = 0.81), li hija aħjar b'mod sinifikanti mil-livell tas-sinjal irrappurtat mill-magna (AUC = 0.82, 95). % CI).0.77–0.86, \(\kappa\) = 0.52 u AUC = 0.78, 95% CI 0.73–0.83, \(\kappa\) = 0.27, rispettivament).L-istudju tagħna juri li metodi ta’ tagħlim bil-magni jistgħu jintużaw biex jiġu żviluppati metodi ta’ kontroll tal-kwalità flessibbli u robusti għal immaġini OCTA.
Angjografija tomografika ta 'koerenza ottika (OCTA) hija teknika relattivament ġdida bbażata fuq tomografija ta' koerenza ottika (OCT) li tista 'tintuża għal viżwalizzazzjoni mhux invażiva tal-mikrovaskulatura tar-retina.OCTA tkejjel id-differenza fix-xejriet ta 'riflessjoni minn impulsi tad-dawl ripetuti fl-istess żona tar-retina, u r-rikostruzzjonijiet jistgħu mbagħad jiġu kkalkulati biex jiżvelaw il-vini tad-demm mingħajr l-użu invażiv ta' żebgħa jew aġenti oħra ta 'kuntrast.OCTA tippermetti wkoll immaġini vaskulari b'riżoluzzjoni tal-fond, li tippermetti lill-kliniċi biex jeżaminaw separatament saffi tal-bastimenti superfiċjali u fondi, u jgħin biex jiddifferenzja bejn mard korjoretinali.
Filwaqt li din it-teknika hija promettenti, il-varjazzjoni tal-kwalità tal-immaġni tibqa 'sfida ewlenija għal analiżi tal-immaġni affidabbli, li tagħmel l-interpretazzjoni tal-immaġni diffiċli u tipprevjeni adozzjoni klinika mifruxa.Minħabba li OCTA juża skans OCT multipli konsekuttivi, huwa aktar sensittiv għall-artifacts tal-immaġni minn OCT standard.Il-biċċa l-kbira tal-pjattaformi kummerċjali OCTA jipprovdu l-metrika tal-kwalità tal-immaġni tagħhom stess imsejħa Signal Strength (SS) jew xi kultant Signal Strength Index (SSI).Madankollu, immaġini b'valur SS jew SSI għoli ma jiggarantixxux in-nuqqas ta 'artifacts tal-immaġni, li jistgħu jaffettwaw kwalunkwe analiżi tal-immaġni sussegwenti u jwasslu għal deċiżjonijiet kliniċi żbaljati.Artifacts tal-immaġni komuni li jistgħu jseħħu fl-immaġini OCTA jinkludu artifacts tal-moviment, artifacts tas-segmentazzjoni, artifacts tal-opaċità tal-midja, u artifacts tal-projezzjoni1,2,3.
Peress li miżuri derivati mill-OCTA bħad-densità vaskulari qed jintużaw dejjem aktar fir-riċerka translazzjonali, provi kliniċi u prattika klinika, hemm ħtieġa urġenti li jiġu żviluppati proċessi ta 'kontroll tal-kwalità tal-immaġni robusti u affidabbli biex jiġu eliminati l-artefatti tal-immaġni4.Skip connections, magħrufa wkoll bħala konnessjonijiet residwi, huma projezzjonijiet fl-arkitettura tan-netwerk newrali li jippermettu li l-informazzjoni tevita saffi konvoluzzjonali filwaqt li taħżen informazzjoni fi skali jew riżoluzzjonijiet differenti5.Minħabba li l-artifacts tal-immaġni jistgħu jaffettwaw il-prestazzjoni tal-immaġni fuq skala żgħira u ġenerali fuq skala kbira, in-netwerks newrali skip-connection huma adattati tajjeb biex awtomat dan il-kompitu ta 'kontroll tal-kwalità5.Xogħol ippubblikat reċentement wera xi wegħda għal netwerks newrali konvoluzzjonali profondi mħarrġa bl-użu ta’ dejta ta’ kwalità għolja minn stimaturi umani6.
F'dan l-istudju, aħna nħarrġu netwerk newrali konvoluzzjonali li jaqbeż il-konnessjoni biex jiddetermina awtomatikament il-kwalità tal-immaġini OCTA.Nibnu fuq ix-xogħol preċedenti billi niżviluppaw mudelli separati għall-identifikazzjoni ta’ immaġini ta’ kwalità għolja u immaġini ta’ kwalità baxxa, peress li r-rekwiżiti tal-kwalità tal-immaġni jistgħu jvarjaw għal xenarji speċifiċi kliniċi jew ta’ riċerka.Aħna nqabblu r-riżultati ta 'dawn in-netwerks ma' netwerks newrali konvoluzzjonali mingħajr konnessjonijiet neqsin biex nevalwaw il-valur tal-inklużjoni ta 'karatteristiċi f'livelli multipli ta' granularità fi ħdan it-tagħlim fil-fond.Imbagħad qabbilna r-riżultati tagħna mas-saħħa tas-sinjal, miżura aċċettata b'mod komuni tal-kwalità tal-immaġni pprovduta mill-manifatturi.
L-istudju tagħna inkluda pazjenti bid-dijabete li attendew iċ-Ċentru tal-Għajnejn Yale bejn il-11 ta’ Awwissu 2017 u l-11 ta’ April 2019. Ġew esklużi pazjenti bi kwalunkwe marda korjoretinali mhux dijabetika.Ma kien hemm l-ebda kriterji ta' inklużjoni jew esklużjoni bbażati fuq l-età, is-sess, ir-razza, il-kwalità tal-immaġini, jew kwalunkwe fattur ieħor.
Immaġini OCTA ġew akkwistati bl-użu tal-pjattaforma AngioPlex fuq Cirrus HD-OCT 5000 (Carl Zeiss Meditec Inc, Dublin, CA) taħt protokolli ta 'immaġini ta' 8\(\times\)8 mm u 6\(\times\)6 mm.Inkiseb kunsens infurmat għall-parteċipazzjoni fl-istudju minn kull parteċipant fl-istudju, u l-Bord ta 'Reviżjoni Istituzzjonali tal-Università ta' Yale (IRB) approva l-użu ta 'kunsens infurmat bi fotografija globali għal dawn il-pazjenti kollha.Wara l-prinċipji tad-Dikjarazzjoni ta' Ħelsinki.L-istudju ġie approvat mill-IRB tal-Università ta 'Yale.
Immaġini tal-pjanċa tal-wiċċ ġew evalwati abbażi tal-Motion Artifact Score (MAS) deskritt qabel, is-Segmentation Artifact Score (SAS) deskritt qabel, iċ-ċentru foveal, il-preżenza ta 'opaċità tal-midja, u viżwalizzazzjoni tajba ta' kapillari żgħar kif determinat mill-evalwatur tal-immaġni.L-immaġini ġew analizzati minn żewġ valutaturi indipendenti (RD u JW).Immaġini għandha punteġġ gradat ta' 2 (eliġibbli) jekk jintlaħqu l-kriterji kollha li ġejjin: l-immaġni hija ċċentrata fil-fovea (inqas minn 100 pixel miċ-ċentru tal-immaġni), MAS hija 1 jew 2, SAS hija 1, u l-opaċità tal-midja hija inqas minn 1. Preżenti fuq immaġini ta 'daqs / 16, u kapillari żgħar jidhru f'immaġini akbar minn 15/16.Immaġini hija kklassifikata 0 (l-ebda klassifikazzjoni) jekk jintlaħaq xi wieħed mill-kriterji li ġejjin: l-immaġni hija barra ċ-ċentru, jekk MAS hija 4, jekk SAS hija 2, jew l-opaċità medja hija akbar minn 1/4 tal-immaġni, u il-kapillari żgħar ma jistgħux jiġu aġġustati aktar minn immaġni 1 /4 biex jiddistingwu.L-immaġini l-oħra kollha li ma jissodisfawx il-kriterji tal-punteġġ 0 jew 2 jiġu skurjati bħala 1 (clipping).
Fuq il-fig.1 turi stampi kampjun għal kull wieħed mill-istimi skalat u artifacts immaġini.L-affidabbiltà bejn ir-rater tal-punteġġi individwali ġiet evalwata mill-koeffiċjent kappa ta' Cohen8.Il-punteġġi individwali ta 'kull ratatur huma magħduda biex jinkiseb punteġġ ġenerali għal kull immaġini, li jvarja minn 0 sa 4. Stampi b'punteġġ totali ta' 4 huma kkunsidrati tajbin.Immaġini b'punteġġ totali ta '0 jew 1 huma kkunsidrati ta' kwalità baxxa.
Netwerk newrali konvoluzzjonali ta 'arkitettura ResNet152 (Fig. 3A.i) imħarreġ minn qabel fuq immaġini mid-database ImageNet ġie ġġenerat bl-użu ta' fast.ai u l-qafas PyTorch5, 9, 10, 11. Netwerk newrali konvoluzzjonali huwa netwerk li juża l-mgħallma. filtri għall-iskannjar ta' frammenti ta' immaġini biex jiġu studjati l-karatteristiċi spazjali u lokali.ResNet imħarreġ tagħna huwa netwerk newrali ta '152 saff ikkaratterizzat minn lakuni jew "konnessjonijiet residwi" li simultanjament jittrasmettu informazzjoni b'riżoluzzjonijiet multipli.Billi tipproġetta informazzjoni f'riżoluzzjonijiet differenti fuq in-netwerk, il-pjattaforma tista 'titgħallem il-karatteristiċi ta' immaġini ta 'kwalità baxxa f'diversi livelli ta' dettall.Minbarra l-mudell ResNet tagħna, ħriġna wkoll lil AlexNet, arkitettura tan-netwerk newrali studjata sew, mingħajr konnessjonijiet nieqsa għal tqabbil (Figura 3A.ii)12.Mingħajr konnessjonijiet neqsin, dan in-netwerk mhux se jkun kapaċi jaqbad karatteristiċi b'granularità ogħla.
Is-sett oriġinali ta 'immaġni OCTA13 ta' 8\(\times\)8mm ġie mtejjeb bl-użu ta 'tekniki ta' riflessjoni orizzontali u vertikali.Is-sett tad-dejta sħiħ imbagħad inqasam b'mod każwali fil-livell tal-immaġini f'settijiet ta 'taħriġ (51.2%), ittestjar (12.8%), irfinar tal-iperparametri (16%) u validazzjoni (20%) settijiet ta' data bl-użu tal-kaxxa tal-għodda scikit-learn python14.Ġew ikkunsidrati żewġ każijiet, wieħed ibbażat fuq l-iskoperta biss tal-immaġini tal-ogħla kwalità (punteġġ ġenerali 4) u l-ieħor ibbażat fuq is-sejbien tal-immaġini tal-inqas kwalità biss (punteġġ ġenerali 0 jew 1).Għal kull każ ta 'użu ta' kwalità għolja u ta 'kwalità baxxa, in-netwerk newrali jiġi mħarreġ mill-ġdid darba fuq id-dejta tal-immaġni tagħna.F'kull każ ta 'użu, in-netwerk newrali ġie mħarreġ għal 10 epoki, il-piżijiet kollha ħlief l-ogħla saff ġew iffriżati, u l-piżijiet tal-parametri interni kollha tgħallmu għal 40 epoka bl-użu ta' metodu ta 'rata ta' tagħlim diskriminattiv b'funzjoni ta 'telf ta' entropija inkroċjata 15, 16..Il-funzjoni tat-telf tal-entropija trasversali hija miżura tal-iskala logaritmika tad-diskrepanza bejn it-tikketti tan-netwerk imbassra u d-dejta reali.Waqt it-taħriġ, titwettaq inżul gradjent fuq il-parametri interni tan-netwerk newrali biex jitnaqqas it-telf.Ir-rata ta 'tagħlim, ir-rata ta' abbandun u l-iperparametri tat-tnaqqis tal-piż ġew irranġati bl-użu ta 'ottimizzazzjoni Bayesjana b'2 punti ta' tluq każwali u 10 iterazzjonijiet, u l-AUC fuq is-sett tad-dejta ġiet irranġata bl-użu tal-iperparametri bħala mira ta '17.
Eżempji rappreżentattivi ta 'immaġini OCTA ta' 8 × 8 mm ta 'plexus kapillari superfiċjali skorjaw 2 (A, B), 1 (C, D) u 0 (E, F).L-artifacts tal-immaġni murija jinkludu linji teptip (vleġeġ), artifacts ta’ segmentazzjoni (asterisks), u opaċità tal-midja (vleġeġ).L-immaġni (E) hija wkoll barra ċ-ċentru.
Il-kurvi tal-karatteristiċi operattivi tar-riċevitur (ROC) imbagħad jiġu ġġenerati għall-mudelli kollha tan-netwerk newrali, u r-rapporti tas-saħħa tas-sinjal tal-magna huma ġġenerati għal kull każ ta 'użu ta' kwalità baxxa u ta 'kwalità għolja.L-erja taħt il-kurva (AUC) ġiet ikkalkulata bl-użu tal-pakkett pROC R, u intervalli ta 'kunfidenza ta' 95% u valuri p ġew ikkalkulati bl-użu tal-metodu DeLong18,19.Il-punteġġi kumulattivi tar-raters umani jintużaw bħala l-linja bażi għall-kalkoli ROC kollha.Għas-saħħa tas-sinjal irrappurtata mill-magna, l-AUC ġiet ikkalkulata darbtejn: darba għall-qtugħ ta 'Scalability Score ta' kwalità għolja u darba għall-cutoff ta 'Scalability Score ta' kwalità baxxa.In-netwerk newrali jitqabbel mas-saħħa tas-sinjal AUC li tirrifletti l-kundizzjonijiet tat-taħriġ u l-evalwazzjoni tiegħu stess.
Biex tkompli tittestja l-mudell ta 'tagħlim fil-fond imħarreġ fuq sett ta' dejta separat, mudelli ta 'kwalità għolja u ta' kwalità baxxa ġew applikati direttament għall-evalwazzjoni tal-prestazzjoni ta '32 immaġini ta' ċangaturi tal-wiċċ ta 'wiċċ sħiħ 6\(\times\) 6mm miġbura mill-Università ta' Yale.Il-Massa tal-għajnejn hija ċċentrata fl-istess ħin bħall-immaġni 8 \(\times \) 8 mm.L-immaġini 6\(\×\) 6 mm ġew evalwati manwalment mill-istess rataturi (RD u JW) bl-istess mod bħall-immaġini 8\(\×\) 8 mm, l-AUC ġiet ikkalkulata kif ukoll l-eżattezza u l-kappa ta’ Cohen .bl-istess mod.
Il-proporzjon tal-iżbilanċ tal-klassi huwa 158:189 (\(\rho = 1.19\)) għall-mudell ta 'kwalità baxxa u 80:267 (\(\rho = 3.3\)) għall-mudell ta' kwalità għolja.Minħabba li l-proporzjon tal-iżbilanċ tal-klassi huwa inqas minn 1:4, ma saru l-ebda bidliet arkitettoniċi speċifiċi biex jikkoreġu l-iżbilanċ tal-klassi20,21.
Biex jiġi viżwalizzat aħjar il-proċess ta’ tagħlim, ġew iġġenerati mapep ta’ attivazzjoni tal-klassi għall-erba’ mudelli kollha mħarrġa ta’ tagħlim profond: mudell ResNet152 ta’ kwalità għolja, mudell ResNet152 ta’ kwalità baxxa, mudell AlexNet ta’ kwalità għolja u mudell AlexNet ta’ kwalità baxxa.Il-mapep tal-attivazzjoni tal-klassi huma ġġenerati mis-saffi konvoluzzjonali tal-input ta 'dawn l-erba' mudelli, u l-mapep tas-sħana huma ġġenerati billi jissuperaw mapep tal-attivazzjoni b'immaġni tas-sors mis-settijiet ta' validazzjoni 8 × 8 mm u 6 × 6 mm22, 23.
Il-verżjoni R 4.0.3 intużat għall-kalkoli statistiċi kollha, u l-viżwalizzazzjonijiet inħolqu bl-użu tal-librerija tal-għodda tal-grafika ggplot2.
Ġbarna 347 immaġini frontali tal-plexus kapillari superfiċjali li jkejjel 8 \(\times \)8 mm minn 134 persuna.Il-magna rrapportat is-saħħa tas-sinjal fuq skala minn 0 sa 10 għall-immaġini kollha (medja = 6.99 ± 2.29).Mit-347 immaġini miksuba, l-età medja fl-eżami kienet 58.7 ± 14.6 snin, u 39.2% kienu minn pazjenti rġiel.Mill-immaġini kollha, 30.8% kienu minn Kawkasi, 32.6% minn Suwed, 30.8% minn Ispaniċi, 4% minn Asjatiċi, u 1.7% minn razez oħra (Tabella 1).).Id-distribuzzjoni tal-età tal-pazjenti b'OCTA kienet differenti b'mod sinifikanti skont il-kwalità tal-immaġni (p < 0.001).Il-perċentwal ta 'immaġini ta' kwalità għolja f'pazjenti iżgħar minn 18-45 sena kien 33.8% meta mqabbel ma '12.2% ta' immaġini ta 'kwalità baxxa (Tabella 1).Id-distribuzzjoni tal-istatus ta 'retinopatija dijabetika wkoll varjat b'mod sinifikanti fil-kwalità tal-immaġni (p <0.017).Fost l-immaġini kollha ta 'kwalità għolja, il-perċentwal ta' pazjenti b'PDR kien 18.8% meta mqabbel ma '38.8% tal-immaġini kollha ta' kwalità baxxa (Tabella 1).
Klassifikazzjonijiet individwali ta 'l-immaġini kollha wrew affidabilità inter-rating moderata għal qawwija bejn in-nies li jaqraw l-immaġini (kappa ppeżat ta' Cohen = 0.79, 95% CI: 0.76-0.82), u ma kien hemm l-ebda punti ta 'immaġni fejn ir-raters kienu jvarjaw b'aktar minn 1 (Fig. 2A)..L-intensità tas-sinjal ikkorrelata b'mod sinifikanti mal-punteġġ manwali (korrelazzjoni tal-mument tal-prodott Pearson = 0.58, 95% CI 0.51-0.65, p<0.001), iżda ħafna stampi ġew identifikati bħala li għandhom intensità għolja tas-sinjal iżda punteġġ manwali baxx (Fig. .2B).
Matul it-taħriġ tal-arkitetturi ResNet152 u AlexNet, it-telf tal-entropija inkroċjata fuq il-validazzjoni u t-taħriġ jaqa 'aktar minn 50 epoka (Figura 3B, C).Il-preċiżjoni tal-validazzjoni fl-epoka tat-taħriġ finali hija ta 'aktar minn 90% kemm għal każijiet ta' użu ta 'kwalità għolja kif ukoll ta' kwalità baxxa.
Il-kurvi tal-prestazzjoni tar-riċevitur juru li l-mudell ResNet152 jegħleb b'mod sinifikanti l-qawwa tas-sinjal irrappurtata mill-magna kemm f'każijiet ta 'użu ta' kwalità baxxa kif ukoll għolja (p <0.001).Il-mudell ResNet152 wkoll jaqbeż b'mod sinifikanti l-arkitettura AlexNet (p = 0.005 u p = 0.014 għal każijiet ta 'kwalità baxxa u ta' kwalità għolja, rispettivament).Il-mudelli li rriżultaw għal kull wieħed minn dawn il-kompiti setgħu jiksbu valuri AUC ta’ 0.99 u 0.97, rispettivament, li huma ferm aħjar mill-valuri AUC korrispondenti ta’ 0.82 u 0.78 għall-indiċi tas-saħħa tas-sinjal tal-magna jew 0.97 u 0.94 għal AlexNet ..(Fig. 3).Id-differenza bejn ResNet u AUC fis-saħħa tas-sinjal hija ogħla meta jiġu rikonoxxuti immaġini ta 'kwalità għolja, li jindika benefiċċji addizzjonali tal-użu ta' ResNet għal dan il-kompitu.
Il-graffs juru l-abbiltà ta 'kull rater indipendenti li jiskorja u jqabbel mal-qawwa tas-sinjal irrappurtata mill-magna.(A) Is-somma tal-punti li jridu jiġu vvalutati tintuża biex jinħoloq in-numru totali ta' punti li għandhom jiġu vvalutati.Immaġini b'punteġġ ta 'skalabbiltà ġenerali ta' 4 huma assenjati kwalità għolja, filwaqt li immaġini b'punteġġ ta 'skalabbiltà ġenerali ta' 1 jew inqas huma assenjati kwalità baxxa.(B) L-intensità tas-sinjal tikkorrelata ma 'stimi manwali, iżda immaġini b'intensità għolja tas-sinjal jistgħu jkunu ta' kwalità ifqar.Il-linja bit-tikek ħamra tindika l-limitu ta' kwalità rakkomandat mill-manifattur ibbażat fuq is-saħħa tas-sinjal (qawwa tas-sinjal \(\ge\)6).
It-tagħlim tat-trasferiment ResNet jipprovdi titjib sinifikanti fl-identifikazzjoni tal-kwalità tal-immaġni kemm għal każijiet ta 'użu ta' kwalità baxxa kif ukoll ta 'kwalità għolja meta mqabbla mal-livelli tas-sinjali rrappurtati mill-magni.(A) Dijagrammi simplifikati ta 'arkitettura ta' arkitetturi mħarrġa minn qabel (i) ResNet152 u (ii) AlexNet.(B) L-istorja tat-taħriġ u l-kurvi tal-prestazzjoni tar-riċevitur għal ResNet152 meta mqabbla mas-saħħa tas-sinjal irrapportata mill-magna u l-kriterji ta 'kwalità baxxa AlexNet.(C) Storja tat-taħriġ tar-riċevitur ResNet152 u kurvi tal-prestazzjoni meta mqabbla mal-qawwa tas-sinjali rrappurtati mill-magna u l-kriterji ta 'kwalità għolja AlexNet.
Wara l-aġġustament tal-limitu tal-konfini tad-deċiżjoni, l-eżattezza massima tat-tbassir tal-mudell ResNet152 hija 95.3% għall-każ ta 'kwalità baxxa u 93.5% għall-każ ta' kwalità għolja (Tabella 2).L-eżattezza massima tat-tbassir tal-mudell AlexNet hija 91.0% għall-każ ta 'kwalità baxxa u 90.1% għall-każ ta' kwalità għolja (Tabella 2).L-eżattezza massima tat-tbassir tas-saħħa tas-sinjal hija 76.1% għall-każ ta 'użu ta' kwalità baxxa u 77.8% għall-każ ta 'użu ta' kwalità għolja.Skont il-kappa ta 'Cohen (\(\kappa\)), il-ftehim bejn il-mudell ResNet152 u l-istimaturi huwa 0.90 għall-każ ta' kwalità baxxa u 0.81 għall-każ ta 'kwalità għolja.AlexNet kappa ta 'Cohen huwa 0.82 u 0.71 għal każijiet ta' użu ta 'kwalità baxxa u ta' kwalità għolja, rispettivament.Is-saħħa tas-sinjal ta 'Cohen kappa hija 0.52 u 0.27 għall-każijiet ta' użu ta 'kwalità baxxa u għolja, rispettivament.
Il-validazzjoni ta 'mudelli ta' rikonoxximent ta 'kwalità għolja u baxxa fuq immaġini ta' 6\(\x\) ta 'pjanċa ċatta ta' 6 mm turi l-kapaċità tal-mudell imħarreġ li jiddetermina l-kwalità tal-immaġni f'diversi parametri tal-immaġini.Meta uża ċangaturi baxxi 6\(\x\) 6 mm għall-kwalità tal-immaġini, il-mudell ta 'kwalità baxxa kellu AUC ta' 0.83 (95% CI: 0.69–0.98) u l-mudell ta 'kwalità għolja kellu AUC ta' 0.85.(95% CI: 0.55-1.00) (Tabella 2).
Spezzjoni viżwali tal-mapep tal-attivazzjoni tal-klassi tas-saff tal-input wriet li n-netwerks newrali mħarrġa kollha użaw karatteristiċi tal-immaġni waqt il-klassifikazzjoni tal-immaġni (Fig. 4A, B).Għal immaġini ta '8 \(\times \) 8 mm u 6 \(\times \) 6 mm, l-immaġini ta' attivazzjoni ResNet isegwu mill-qrib il-vaskulatura tar-retina.Il-mapep ta 'attivazzjoni ta' AlexNet isegwu wkoll il-bastimenti tar-retina, iżda b'riżoluzzjoni aktar oħxon.
Il-mapep tal-attivazzjoni tal-klassi għall-mudelli ResNet152 u AlexNet jenfasizzaw karatteristiċi relatati mal-kwalità tal-immaġni.(A) Mappa ta 'attivazzjoni tal-klassi li turi attivazzjoni koerenti wara vaskulatura tar-retina superfiċjali fuq immaġini ta' validazzjoni ta '8 \(\times \) 8 mm u (B) firxa fuq immaġini ta' validazzjoni iżgħar ta '6 \(\times \) 6 mm.Mudell LQ imħarreġ fuq kriterji ta 'kwalità baxxa, mudell HQ imħarreġ fuq kriterji ta' kwalità għolja.
Preċedentement intwera li l-kwalità ta 'l-immaġini tista' taffettwa ħafna kwalunkwe kwantifikazzjoni ta 'immaġini OCTA.Barra minn hekk, il-preżenza ta 'retinopatija żżid l-inċidenza ta' artifacts ta 'l-immaġini7,26.Fil-fatt, fid-dejta tagħna, konsistenti ma 'studji preċedenti, sibna assoċjazzjoni sinifikanti bejn iż-żieda fl-età u s-severità tal-mard tar-retina u deterjorament fil-kwalità tal-immaġni (p < 0.001, p = 0.017 għall-età u l-istatus DR, rispettivament; Tabella 1) 27 Għalhekk, huwa kritiku li tiġi vvalutata l-kwalità tal-immaġni qabel ma titwettaq kwalunkwe analiżi kwantitattiva tal-immaġini OCTA.Il-biċċa l-kbira tal-istudji li janalizzaw immaġini OCTA jużaw limiti tal-intensità tas-sinjali rrappurtati mill-magni biex jeskludu immaġini ta 'kwalità baxxa.Għalkemm l-intensità tas-sinjal intweriet li taffettwa l-kwantifikazzjoni tal-parametri OCTA, intensità għolja tas-sinjal waħedha tista 'ma tkunx biżżejjed biex teskludi immaġini b'artifacts tal-immaġni2,3,28,29.Għalhekk, huwa meħtieġ li jiġi żviluppat metodu aktar affidabbli ta 'kontroll tal-kwalità tal-immaġni.Għal dan il-għan, aħna nevalwaw il-prestazzjoni ta 'metodi ta' tagħlim profond sorveljati kontra s-saħħa tas-sinjal irrappurtata mill-magna.
Aħna żviluppajna diversi mudelli għall-evalwazzjoni tal-kwalità tal-immaġini minħabba li każijiet ta 'użu differenti tal-OCTA jista' jkollhom rekwiżiti differenti tal-kwalità tal-immaġni.Pereżempju, l-immaġini għandhom ikunu ta 'kwalità ogħla.Barra minn hekk, parametri kwantitattivi speċifiċi ta 'interess huma importanti wkoll.Pereżempju, iż-żona taż-żona avaskulari foveali ma tiddependix mit-turbidità tal-medju mhux ċentrali, iżda taffettwa d-densità tal-bastimenti.Filwaqt li r-riċerka tagħna tkompli tiffoka fuq approċċ ġenerali għall-kwalità tal-immaġini, mhux marbuta mar-rekwiżiti ta 'kwalunkwe test partikolari, iżda maħsuba biex tissostitwixxi direttament is-saħħa tas-sinjal irrappurtata mill-magna, nittamaw li nagħtu lill-utenti grad akbar ta' kontroll sabiex ikunu jista 'jagħżel il-metrika speċifika ta' interess għall-utent.agħżel mudell li jikkorrispondi mal-grad massimu ta 'artifacts tal-immaġni meqjusa aċċettabbli.
Għal xeni ta 'kwalità baxxa u ta' kwalità għolja, nuru prestazzjoni eċċellenti ta 'netwerks newrali konvoluzzjonali profondi ta' konnessjoni nieqsa, b'AUCs ta '0.97 u 0.99 u mudelli ta' kwalità baxxa, rispettivament.Aħna nuru wkoll il-prestazzjoni superjuri tal-approċċ tagħna ta 'tagħlim profond meta mqabbla mal-livelli tas-sinjali rrappurtati biss mill-magni.Il-konnessjonijiet ta' skip jippermettu lin-netwerks newrali jitgħallmu karatteristiċi f'livelli multipli ta' dettall, li jaqbdu aspetti iktar fini ta' immaġini (eż. kuntrast) kif ukoll karatteristiċi ġenerali (eż. ċentru ta' immaġini30,31).Peress li l-artifacts tal-immaġni li jaffettwaw il-kwalità tal-immaġni huma probabbilment identifikati l-aħjar fuq firxa wiesgħa, arkitetturi tan-netwerk newrali b'konnessjonijiet neqsin jistgħu juru prestazzjoni aħjar minn dawk mingħajr kompiti ta 'determinazzjoni tal-kwalità tal-immaġni.
Meta ttestjaw il-mudell tagħna fuq immaġini OCTA ta '6\(\×6mm), aħna ndunat tnaqqis fil-prestazzjoni tal-klassifikazzjoni kemm għal mudelli ta' kwalità għolja kif ukoll ta 'kwalità baxxa (Fig. 2), b'kuntrast mad-daqs tal-mudell imħarreġ għall-klassifikazzjoni.Meta mqabbel mal-mudell ResNet, il-mudell AlexNet għandu tnaqqis akbar.Il-prestazzjoni relattivament aħjar ta 'ResNet tista' tkun dovuta għall-kapaċità tal-konnessjonijiet residwi li jittrasmettu informazzjoni fuq skali multipli, li jagħmel il-mudell aktar robust għall-klassifikazzjoni ta 'immaġini maqbuda fi skali u/jew ingrandimenti differenti.
Xi differenzi bejn immaġini ta’ 8 \(\×\) 8 mm u immaġini ta’ 6 \(\×\) 6 mm jistgħu jwasslu għal klassifikazzjoni ħażina, inkluż proporzjon relattivament għoli ta’ immaġini li fihom żoni avaskulari foveali, bidliet fil-viżibilità, swali vaskulari, u ebda nerv ottiku fuq l-immaġni 6 × 6 mm.Minkejja dan, il-mudell ResNet tagħna ta’ kwalità għolja kien kapaċi jikseb AUC ta’ 85% għal immaġini ta’ 6 \(\x\) 6 mm, konfigurazzjoni li għaliha l-mudell ma kienx imħarreġ, li jissuġġerixxi li l-informazzjoni dwar il-kwalità tal-immaġni kodifikata fin-netwerk newrali huwa adattat.għal daqs ta' immaġini wieħed jew konfigurazzjoni ta' magna barra mit-taħriġ tagħha (Tabella 2).B'mod rassikuranti, mapep ta 'attivazzjoni bħal ResNet u AlexNet ta' immaġini ta '8 \(\times \) 8 mm u 6 \(\times \) 6 mm setgħu jenfasizzaw il-bastimenti tar-retina fiż-żewġ każijiet, li jissuġġerixxu li l-mudell għandu informazzjoni importanti.huma applikabbli għall-klassifikazzjoni taż-żewġ tipi ta 'immaġini OCTA (Fig. 4).
Lauerman et al.Il-valutazzjoni tal-kwalità tal-immaġni fuq immaġini OCTA twettqet bl-istess mod bl-użu tal-arkitettura Inception, netwerk newrali konvoluzzjonali ta 'skip-connection ieħor6,32 bl-użu ta' tekniki ta 'tagħlim fil-fond.Huma llimitaw ukoll l-istudju għal stampi tal-plexus kapillari superfiċjali, iżda bl-użu biss ta 'l-immaġini iżgħar ta' 3 × 3 mm minn Optovue AngioVue, għalkemm ġew inklużi wkoll pazjenti b'diversi mard korjoretinali.Ix-xogħol tagħna jibni fuq il-pedamenti tagħhom, inklużi mudelli multipli biex jindirizzaw diversi limiti tal-kwalità tal-immaġni u jivvalidaw ir-riżultati għal immaġini ta 'daqsijiet differenti.Nirrapportaw ukoll il-metrika AUC tal-mudelli tat-tagħlim tal-magni u nżidu l-eżattezza tagħhom diġà impressjonanti (90%)6 kemm għal mudelli ta’ kwalità baxxa (96%) kif ukoll ta’ kwalità għolja (95.7%)6.
Dan it-taħriġ għandu diversi limitazzjonijiet.L-ewwel, l-immaġini ġew akkwistati b'magna OCTA waħda biss, inklużi immaġini biss tal-plexus kapillari superfiċjali f'8\(\times\)8 mm u 6\(\times\)6 mm.Ir-raġuni għall-esklużjoni tal-immaġini minn saffi aktar profondi hija li l-artifacts tal-projezzjoni jistgħu jagħmlu l-evalwazzjoni manwali tal-immaġini aktar diffiċli u possibbilment inqas konsistenti.Barra minn hekk, immaġini nkisbu biss f'pazjenti dijabetiċi, li għalihom l-OCTA qed joħroġ bħala għodda dijanjostika u pronjostika importanti33,34.Għalkemm stajna nittestjaw il-mudell tagħna fuq immaġini ta 'daqsijiet differenti biex niżguraw li r-riżultati kienu robusti, ma stajna nidentifikaw settijiet ta' data xierqa minn ċentri differenti, li llimitaw il-valutazzjoni tagħna tal-ġeneralizzazzjoni tal-mudell.Għalkemm l-immaġini nkisbu minn ċentru wieħed biss, inkisbu minn pazjenti ta 'sfondi etniċi u razzjali differenti, li hija qawwa unika tal-istudju tagħna.Billi nkludu d-diversità fil-proċess ta’ taħriġ tagħna, nittamaw li r-riżultati tagħna jkunu ġeneralizzati f’sens usa’, u li nevitaw li nikkodifikaw il-preġudizzju razzjali fil-mudelli li nħarrġu.
L-istudju tagħna juri li n-netwerks newrali li jaqbżu l-konnessjoni jistgħu jiġu mħarrġa biex jiksbu prestazzjoni għolja fid-determinazzjoni tal-kwalità tal-immaġni OCTA.Aħna nipprovdu dawn il-mudelli bħala għodda għal aktar riċerka.Minħabba li metriċi differenti jista 'jkollhom rekwiżiti ta' kwalità ta 'immaġni differenti, jista' jiġi żviluppat mudell individwali ta 'kontroll tal-kwalità għal kull metrika bl-użu tal-istruttura stabbilita hawn.
Ir-riċerka futura għandha tinkludi immaġini ta’ daqsijiet differenti minn fond differenti u magni OCTA differenti biex jinkiseb proċess ta’ evalwazzjoni tal-kwalità tal-immaġni ta’ tagħlim profond li jista’ jiġi ġeneralizzat għal pjattaformi OCTA u protokolli tal-immaġini.Ir-riċerka attwali hija bbażata wkoll fuq approċċi ta' tagħlim profond sorveljat li jeħtieġu evalwazzjoni tal-bniedem u evalwazzjoni tal-immaġni, li jistgħu jkunu intensivi fil-ħidma u jieħdu ħafna ħin għal settijiet ta' dejta kbar.Għad irid jara jekk metodi ta' tagħlim profond mhux sorveljat jistgħux jiddistingwu b'mod adegwat bejn immaġini ta' kwalità baxxa u stampi ta' kwalità għolja.
Hekk kif it-teknoloġija OCTA tkompli tevolvi u l-veloċitajiet tal-iskannjar jiżdiedu, l-inċidenza tal-artifacts tal-immaġni u l-immaġni ta 'kwalità fqira tista' tonqos.Titjib fis-softwer, bħall-karatteristika tat-tneħħija tal-artifact tal-projezzjoni introdotta reċentement, jista 'wkoll itaffi dawn il-limitazzjonijiet.Madankollu, għad fadal ħafna problemi peress li l-immaġini ta 'pazjenti b'fissazzjoni fqira jew turbidità sinifikanti tal-midja tirriżulta invarjabbilment f'artifacts tal-immaġni.Hekk kif OCTA isir aktar użat fil-provi kliniċi, hija meħtieġa konsiderazzjoni bir-reqqa biex jiġu stabbiliti linji gwida ċari għal livelli aċċettabbli ta 'artifact tal-immaġni għall-analiżi tal-immaġni.L-applikazzjoni ta 'metodi ta' tagħlim fil-fond għall-immaġini OCTA għandha wegħda kbira u hija meħtieġa aktar riċerka f'dan il-qasam biex jiġi żviluppat approċċ robust għall-kontroll tal-kwalità tal-immaġni.
Il-kodiċi użat fir-riċerka attwali huwa disponibbli fir-repożitorju octa-qc, https://github.com/rahuldhodapkar/octa-qc.Settijiet ta' dejta ġġenerati u/jew analizzati matul l-istudju attwali huma disponibbli mill-awturi rispettivi fuq talba raġonevoli.
Spaide, RF, Fujimoto, JG & Waheed, NK Artifacts tal-immaġni fl-anġjografija ta' koerenza ottika.Retina 35, 2163–2180 (2015).
Fenner, BJ et al.Identifikazzjoni ta 'karatteristiċi ta' immaġini li jiddeterminaw il-kwalità u r-riproduċibbiltà tal-kejl tad-densità tal-plexus kapillari tar-retina fl-anġjografija OCT.BR.J. Oftalmol.102, 509–514 (2018).
Lauerman, JL et al.Influwenza tat-teknoloġija tal-intraċċar tal-għajnejn fuq il-kwalità tal-immaġni tal-anġjografija OCT fid-deġenerazzjoni makulari relatata mal-età.Arkata tal-qabar.klinika.Exp.oftalmoloġija.255, 1535–1542 (2017).
Babyuch AS et al.Il-kejl tad-densità tal-perfużjoni kapillari OCTA jintuża biex jiskopri u jevalwa l-iskemija makulari.kirurġija oftalmika.Retina Laser Imaging 51, S30–S36 (2020).
Hu, K., Zhang, X., Ren, S., u Sun, J. Deep Residual Learning for Image Recognition.Fl-2016 fil-Konferenza tal-IEEE dwar il-Viżjoni tal-Kompjuter u r-Rikonoxximent tal-Mudelli (2016).
Lauerman, JL et al.Valutazzjoni awtomatizzata tal-kwalità tal-immaġini anġjografika OCT bl-użu ta' algoritmi ta' tagħlim fil-fond.Arkata tal-qabar.klinika.Exp.oftalmoloġija.257, 1641–1648 (2019).
Lauermann, J. et al.Il-prevalenza ta 'żbalji ta' segmentazzjoni u artifacts tal-moviment fl-anġjografija OCT tiddependi fuq il-marda tar-retina.Arkata tal-qabar.klinika.Exp.oftalmoloġija.256, 1807–1816 (2018).
Pask, Adam et al.Pytorch: Librerija Imperattiva ta' Tagħlim Profond ta' Prestazzjoni Għolja.Ipproċessar avvanzat ta 'informazzjoni newrali.sistema.32, 8026–8037 (2019).
Deng, J. et al.ImageNet: Database ta' Stampi Ġerarkiċi fuq Skala Kbira.Konferenza tal-IEEE tal-2009 dwar il-Viżjoni tal-Kompjuter u r-Rikonoxximent tal-Disinn.248–255.(2009).
Krizhevsky A., Sutzkever I. u Hinton GE Imageet klassifikazzjoni bl-użu ta 'netwerks newrali konvoluzzjonali profondi.Ipproċessar avvanzat ta 'informazzjoni newrali.sistema.25, 1 (2012).
Ħin tal-post: Mejju-30-2023