OCTAからの中心窩血管領域の高速3次元推定【JST・京大機械翻訳】

Ometto Giovanni; Montesano Giovanni; Chakravarthy Usha; Kee Frank; Hogg Ruth E.; Crabb David P.

プレプリント

J-GLOBAL ID：202202210510553593 整理番号：22P0003604

OCTAからの中心窩血管領域の高速3次元推定【JST・京大機械翻訳】

Fast 3-dimensional estimation of the Foveal Avascular Zone from OCTA

出版者サイト {{ this.onShowPLink() }} 複写サービスで全文入手
高度な検索・分析はJDreamⅢで

この文献はプレプリントです。プレプリントについてはこちらをご確認ください。

著者 (6件)： , , , , ,
資料名：
発行年： 2020年12月17日プレプリントサーバーでの情報更新日： 2021年12月06日
JST資料番号： O7000B 資料種別：プレプリント
記事区分：プレプリント発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

※このプレプリント論文は学術誌に掲載済みです。なお、学術誌掲載の際には一部内容が変更されている可能性があります。

光学コヒーレンストモグラフィー血管造影(OCTA)のエンフェイス画像からの中心非血管領域(FAZ)の面積は,この技術に基づく最も一般的な測定の1つである。しかし,臨床でのその使用は,正常被験者にわたるFAZ領域の高変動によって制限されるが,FAZの容積測定の計算はOCTAスキャンを特徴付ける高ノイズによって制限される。3次元(3D)における内部網膜の毛細管ネットワークを効率的に同定するために,エンフェース画像のより高い信号対ノイズ比を利用するアルゴリズムを設計し,別々の神経叢における毛細管が重複しないという仮定の下で,三次元(3D)における内部網膜の毛細管ネットワークを効率的に同定する。次に,ネットワークを形態学的操作で処理して,内部網膜の境界セグメンテーション内の3D FAZを同定した。異なる神経叢のFAZ容積と面積を430眼のデータセットに対して計算した。次に,測定は線形混合効果モデルを用いて分析し,眼の3群間の差を同定した:健康,糖尿病網膜症(DR)のない糖尿病,およびDRを伴う糖尿病。結果は,異なる群間におけるFAZ容積の有意差を示したが,面積測定では示さなかった。これらの結果は,体積FAZが平面FAZより良好な診断検出器である可能性を示唆する。著者らが導入した効率的方法論は,臨床におけるFAZ体積の高速計算を可能にし,また,内部網膜の毛細管ネットワークの3Dセグメンテーションを提供することができた。【JST・京大機械翻訳】

, , , , , , , , , , , ,
, , 【Automatic Indexing@JST】

眼の診断

, , , ,

前のページに戻る