利用光学相干断层扫描血管成像技术对糖尿病视网膜病变中脉络膜毛细血管血流进行定量评估

《Critical Public Health》：Quantitative Assessment of Choriocapillaris Blood Flow in Diabetic Retinopathy Using Optical Coherence Tomography Angiography

糖尿病视网膜病变脉络膜毛细血管层自动化分割与血流定量分析研究。提出结合阴影补偿和强度梯度的传统图像处理算法，通过25例手动标注数据验证分割精度（BM误差4.086±4.304μm，DICE系数≥0.831），并在69例患者中完成脉络膜血流定量分析。结果显示正常组、非增殖期组、增殖期组的血流 deficit 百分比分别为9.79±2.29%、12.25±3.89%、15.35±4.00%，组间差异显著（p<0.05）。

　　

摘要

目的

开发一种使用扫频光源光学相干断层扫描血管造影（SS-OCTA）对脉络膜毛细血管（CC）层进行分割和量化的自动化方法，旨在评估糖尿病视网膜病变（DR）患者的CC灌注变化，并促进临床研究。

方法

我们提出了一种结合阴影补偿和强度梯度的传统图像处理算法，用于对处于不同DR阶段的眼睛中的CC层进行分割。该算法经过改进，以消除CC血流分析中的伪影。该算法在25个手动分割的病例上进行了测试，包括正常眼、非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）病例。对69名受试者进行了CC血流量化分析。

结果

分割算法显示出高准确性，Bruch膜（BM）的最大平均位置误差为4.086 ± 4.304 μm，CC分割的最小平均DICE系数为0.831。正常眼、NPDR眼和PDR眼的CC血流缺损百分比（FD%）分别为9.79 ± 2.29%、12.25 ± 3.89%和15.35 ± 4.00%，各组之间存在显著差异（p < 0.05）。

结论

本研究开发的自动化CC分割和量化算法为评估DR患者的CC提供了一种准确可靠的方法。该方法在评估DR不同阶段的CC灌注变化方面具有广泛的临床应用潜力。