眼科OCT成像研究进展

发布时间:2023-12-18 19:00:08 阅读数: 272

非侵入性医疗程序,如光学相干断层扫描(OCT)成像,在精细器官疾病管理中至关重要。适当的影像学检查可以消除侵入性手术,尤其是在诊断过程中。OCT是一种常用的非侵入性眼科护理技术。本文探讨了OCT的研究进展及其在眼科领域的意义。

 

图片来源:Chaikom/Shutterstock.com

 

OCT成像及其工作原理

 

自1991年被发现以来,光学相干断层扫描(OCT)因其非侵入性成像能力、快速采集时间和高分辨率而在体外视网膜实践中作为一种强大的成像方式而广受欢迎。由于OCT能够提供视网膜和脉络膜的三维(3D)成像,它极大地促进了对各种眼部疾病的脉络膜视网膜结构的理解。

 

OCT允许眼科医生查看视网膜的每一层,帮助眼科医生绘制和测量每一层的厚度。该测量有助于诊断视网膜疾病,如青光眼、年龄相关性黄斑变性(AMD)和糖尿病性眼病。

 

OCT实现的基本原理是低相干干涉测量,这是一种非接触式光学传感技术。在OCT仪器中,样品表面通过光学探头被低相干光照射,并通过光纤将反射光信号发送到干涉仪进行解释。

 

对反射光进行分析,并测量延迟以获得反射发生的深度。这里使用参考材料是因为反射光的延迟不能直接测量。干涉仪将反射光分成两条路径,并在干涉仪输出端将它们合并。OCT的演变

 

OCT经历了多次技术改造、发展和升级。OCT的最新进展包括时域OCT (TD-OCT)、谱域OCT (SD-OCT)和扫描源OCT (SS-OCT),它们大大提高了5µm的图像分辨率。

 

使用SS-OCT进行眼深穿透的高波长激光,有助于临床医生以高精度地观察脉络膜相关问题,如涉及Haller层、脉络膜毛细血管、Sattler层、脉络膜界面和巩膜组织的问题。SS-OCT还可以帮助临床医生进行眼动追踪和扫描特征观察病理部位的变化。

 

虽然使用OCT协议对眼睛的最初观察仅限于6 × 6 mm的黄斑区域,但引入宽视场OCT增强了覆盖区域,允许临床应用检查视网膜变性,周围视网膜缺血和周围脉络膜病变,为周围视网膜提供额外的见解。

 

与上一代TD-OCT(约400/s)相比,通过提高挥舞场OCT的a扫描采集速率(>100,000/s),实现了具有更大视野和更短采集时间的OCT。最近,升级后的oct使用了先进的软件,并提供了高达20毫米的现场视图。

 

将OCT成像与手术显微镜相结合为术中解剖评估增加了价值,这在黄斑手术中是必不可少的。因此,外科医生可以通过评估术中解剖细节来预测手术成功率。

 

虽然家庭和手持版本的OCT是新添加的,但它们的低图像分辨率限制了它们的应用。无创OCT技术用于视网膜、葡萄膜炎和青光眼临床,定量分析视网膜神经纤维和角膜的层厚,评估前房深度。

 

深度学习(DL)、人工智能(AI)和OCT

 

OCT图像分析在视网膜疾病诊断中起着至关重要的作用,因为每个眼层的疾病预测都是特定于病理的。传统的OCT图像分析是劳动密集型和耗时的,而使用DL和AI的分析可以大大减少筛选OCT图像所需的时间和劳动力。

 

将支持向量机、随机森林分类器、卷积神经网络(CNN)分类器等先进的人工智能和深度学习方法与OCT相结合,提高了OCT图像的分辨率。

 

对人工智能和dl集成OCT程序的重要研究证明,人工智能是增强数字医疗能力的补充工具,但不是医疗保健提供者的替代品。人工智能自动化重复性任务的能力解放了医生,为更多独特的人工任务创造了空间,并允许医生将时间用于指导复杂的决策,以提供以患者为中心的服务。近期研究

 

 

哈尔滨医科大学医院进行了一项研究,利用80名接受治疗的患者的OCT图像,研究了生成预训练转换器-4 (GPT-4)识别视网膜疾病的潜力。根据既往病例进行疾病诊断,并将图像上传到GPT-4进行诊断分析。

 

结果显示,在四个不同的实验中,GTP-4的诊断准确率一致为26%,与视网膜疾病专家评估的诊断准确率(93.75%)相比,结果存在显著差异。本研究揭示了GPT-4对文本信息和简单图像的可行性有限,证实了GPT-4不能替代专业医生。这项研究发表在《BMC眼科学》杂志上。另一项发表在《眼科实践与研究进展》上的研究利用增强深度成像OCT (edii -OCT)评估了不同妊娠期中国孕妇的脉络膜厚度和视网膜神经纤维层(RNFL)厚度。

 

结果显示,孕中期孕妇的中央凹下、颞部和鼻黄斑脉络膜部位明显比孕早期和孕晚期以及对照组厚。该研究强调,与对照组相比,妊娠中期孕妇乳头周围脉络膜(PPCT)在整体、颞、颞下和鼻位的厚度增加。孕妇鼻上、鼻下象限的RNFL厚度也显著增高。

 

 

总的来说,OCT成像通过提高诊断和治疗监测的质量,彻底改变了眼科。自1991年成立以来,OCT技术迅速发展,提供更高的分辨率,更快的采集时间和更深的成像能力。这些进展大大提高了我们对视网膜和眼部疾病的认识。最近DL和AI技术与OCT程序的集成减少了评估OCT图像所需的时间和人工。

 

OCT技术的不断改进可以进一步提高成像精度,并在未来几年扩大其临床应用。凭借更快的扫描速度和更高的准确性,OCT仍然是眼科的基石,为临床医生提供宝贵的见解,以提供更好的患者护理。

 

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参考文献及深入阅读

 

李建军,李建军,李建军,等(2022)。光学相干断层成像:眼科研究进展。临床医学杂志,11(10),2858。https://doi.org/10.3390/jcm11102858

 

余海等。(2023)。GPT-4在光学相干断层成像识别视网膜疾病准确诊断中的应用BMC眼科。https://doi.org/10.21203/rs.3.rs-3644163/v1【【# #】】吴,H。林,H。阮,M,方,H,咚,N。,,T,赵,j .(2023)。中国孕妇和健康非孕妇脉络膜厚度和视网膜神经纤维层厚度的评价。眼科学实践与研究进展。https://doi.org/10.1016/j.aopr.2023.12.001

 

Wawer Matos, P. A., Reimer, R. P., Rokohl, A. C., Caldeira, L., Heindl, L. M., & Große Hokamp, N. (2023, April). Artificial intelligence in ophthalmology–status quo and future perspectives. Seminars in Ophthalmology, 38(3), 226-237. https://doi.org/10.1080/08820538.2021.1901123

 

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