Go raibh maith agat as cuairt a thabhairt ar Nature.com.Tá tú ag baint úsáide as leagan brabhsálaí a bhfuil tacaíocht CSS teoranta aige.Chun an taithí is fearr a fháil, molaimid duit brabhsálaí nuashonraithe a úsáid (nó Mód Comhoiriúnachta a dhíchumasú in Internet Explorer).Ina theannta sin, chun tacaíocht leanúnach a chinntiú, taispeánann muid an suíomh gan stíleanna agus JavaScript.
Sleamhnáin a thaispeánann trí alt in aghaidh an tsleamhnáin.Bain úsáid as na cnaipí cúil agus seo chugainn chun bogadh tríd na sleamhnáin, nó na cnaipí rialtóra sleamhnáin ag an deireadh chun bogadh trí gach sleamhnán.
Is modh nua é angagrafaíocht tomagrafach comhleanúnachais optúil (OCTA) chun léirshamhlú neamh-ionrach a dhéanamh ar shoithí reitineacha.Cé go bhfuil go leor feidhmeanna cliniciúla geallta ag OCTA, is dúshlán fós é cáilíocht íomhá a chinneadh.D’fhorbraíomar córas atá bunaithe ar fhoghlaim dhomhain ag baint úsáide as an aicmitheoir líonra néar ResNet152 réamhoilte le ImageNet chun íomhánna plexus ribeach superficial a aicmiú ó 347 scanadh ar 134 othar.Chomh maith leis sin, rinne beirt rátáileoirí neamhspleácha measúnú láimhe ar na híomhánna le haghaidh samhail foghlama maoirsithe.Toisc go bhféadfadh riachtanais cháilíochta íomhá a bheith éagsúil ag brath ar shuíomhanna cliniciúla nó taighde, cuireadh oiliúint ar dhá mhúnla, ceann amháin le haghaidh aitheantais íomhá ardchaighdeáin agus an ceann eile le haghaidh aitheantais ísealchaighdeáin.Taispeánann ár múnla líonra néarúil limistéar den scoth faoin gcuar (AUC), 95% CI 0.96-0.99, \(\kappa\) = 0.81), atá i bhfad níos fearr ná an leibhéal comhartha a thuairiscigh an meaisín (AUC = 0.82, 95). %CI).0.77–0.86, \(\kappa\) = 0.52 agus AUC = 0.78, 95% CI 0.73–0.83, \(\kappa\) = 0.27, faoi seach).Léiríonn ár staidéar gur féidir modhanna meaisínfhoghlama a úsáid chun modhanna rialaithe cáilíochta solúbtha agus láidre a fhorbairt le haghaidh íomhánna OCTA.
Is teicníocht réasúnta nua í angagrafaíocht tomagrafach comhleanúnachais optúil (OCTA) atá bunaithe ar tomagrafaíocht comhleanúnachais optúil (OCT) ar féidir a úsáid le haghaidh léirshamhlú neamh-ionrach ar an micrea-soithíoch reitineach.Tomhaiseann OCTA an difríocht i bpatrúin machnaimh ó bhíoga solais arís agus arís eile sa limistéar céanna den reitine, agus is féidir athchruthuithe a ríomh ansin chun soithigh fola a nochtadh gan úsáid ionrach a bhaint as ruaimeanna nó gníomhairí codarsnachta eile.Cumasaíonn OCTA íomháú soithíoch doimhneacht-taifeach freisin, rud a ligeann do chliniceoirí sraitheanna soithí dromchlacha agus domhain a scrúdú go leithleach, ag cuidiú le hidirdhealú a dhéanamh idir galair chorioretinal.
Cé go bhfuil an teicníocht seo geallta, tá éagsúlacht cáilíochta íomhá fós ina dhúshlán mór d'anailís íomhá iontaofa, rud a fhágann go bhfuil sé deacair léirmhíniú íomhá a dhéanamh agus a chuireann cosc ​​​​ar ghlacadh cliniciúil forleathan.Toisc go n-úsáideann OCTA go leor scananna OCT as a chéile, tá sé níos íogaire maidir le déantáin íomhá ná mar a bhíonn caighdeánach OCT.Soláthraíonn an chuid is mó d’ardáin OCTA tráchtála a méadrach cáilíochta íomhá féin ar a dtugtar Neart Comhartha (SS) nó uaireanta Innéacs Neart Comhartha (SSI).Mar sin féin, ní ráthaíonn íomhánna le luach SS nó SSI ard nach bhfuil artifacts íomhá ann, a d'fhéadfadh tionchar a bheith acu ar aon anailís íomhá ina dhiaidh sin agus go dtiocfaidh cinntí cliniciúla mícheart mar thoradh orthu.I measc na ndéantúsáin íomhá coitianta is féidir a tharlaíonn in íomháú OCTA tá déantáin ghluaisne, déantáin deighilte, déantáin teimhneachta meán, agus déantáin teilgin1,2,3.
Toisc go bhfuil bearta díorthaithe OCTA amhail dlús soithíoch á n-úsáid níos mó i dtaighde aistritheach, i dtrialacha cliniciúla agus i gcleachtas cliniciúil, tá géarghá le próisis rialaithe cáilíochta íomhá atá láidir agus iontaofa a fhorbairt chun déantáin íomhá a dhíchur4.Is éard atá i naisc scipeála, ar a dtugtar naisc iarmharacha freisin, réamh-mheastacháin in ailtireacht líonraí néaracha a ligeann d'eolas sraitheanna conbhlóideacha a sheachaint agus faisnéis á stóráil ar scálaí nó ar réitigh éagsúla5.Toisc gur féidir le déantáin íomhá difear a dhéanamh ar fheidhmíocht íomhá ar scála beag agus ar mhórscála ginearálta, tá líonraí néaracha scipeála oiriúnach go maith chun an tasc rialaithe cáilíochta seo a uathoibriú5.Léiríodh roinnt gealltanas in obair a foilsíodh le déanaí maidir le líonraí néaracha comhraonta domhain a oiliúint ag baint úsáide as sonraí ardchaighdeáin ó mheastóirí daonna6.
Sa staidéar seo, cuirimid oiliúint ar líonra néarúil conbhlóideach gan bacadh le nasc chun cáilíocht íomhánna OCTA a chinneadh go huathoibríoch.Tógaimid ar obair a rinneadh roimhe seo trí mhúnlaí ar leith a fhorbairt chun íomhánna ardchaighdeáin agus íomhánna ar chaighdeán íseal a aithint, mar go bhféadfadh riachtanais cháilíochta íomhá a bheith difriúil do chásanna cliniciúla nó taighde ar leith.Déanaimid comparáid idir torthaí na ngréasán seo agus líonraí néaracha comhraonta gan naisc a bheith in easnamh chun luacháil a dhéanamh ar an luach a bhaineann le gnéithe ar leibhéil iolracha gráinneachta a áireamh laistigh den fhoghlaim dhomhain.Ansin chuireamar ár dtorthaí i gcomparáid le neart na gcomharthaí, tomhas a nglactar go coitianta leis ar cháilíocht íomhá a sholáthraíonn monaróirí.
Áiríodh inár staidéar othair a bhfuil diaibéiteas orthu a d’fhreastail ar Ionad Súl Yale idir 11 Lúnasa, 2017 agus 11 Aibreán, 2019. Eisíodh othair a raibh aon ghalar chorioretinal neamh-diaibéitis orthu.Ní raibh aon chritéir um chuimsiú nó eisiamh bunaithe ar aois, inscne, cine, cáilíocht íomhá, nó aon fhachtóir eile.
Fuarthas íomhánna OCTA trí úsáid a bhaint as ardán AngioPlex ar Cirrus HD-OCT 5000 (Carl Zeiss Meditec Inc, Baile Átha Cliath, CA) faoi phrótacail íomháithe 8\(\times\)8 mm agus 6\(\times\)6 mm.Fuarthas toiliú feasach le haghaidh rannpháirtíochta sa staidéar ó gach rannpháirtí sa staidéar, agus cheadaigh Bord Athbhreithnithe Institiúideach Ollscoil Yale (IRB) úsáid toiliú feasach le grianghrafadóireacht dhomhanda do na hothair seo go léir.De réir phrionsabail Dhearbhú Heilsincí.D'fhormheas IRB Ollscoil Yale an staidéar.
Rinneadh measúnú ar íomhánna pláta dromchla bunaithe ar an Scór Déantán Tairiscint (MAS) a thuairiscítear roimhe seo, an Scór Déantán Deighilte (SAS), an t-ionad foveal, láithreacht teimhneacht meáin, agus léirshamhlú maith ar ribeadáin bheaga mar a chinnfidh an meastóir íomhá.Rinne beirt mheastóirí neamhspleácha (RD agus JW) anailís ar na híomhánna.Tá scór grádaithe 2 (incháilithe) ag íomhá má chomhlíontar na critéir go léir seo a leanas: tá an íomhá dírithe ar an bhfovea (níos lú ná 100 picteilín ó lár na híomhá), MAS is 1 nó 2, SAS is 1, agus tá teimhneacht meán níos lú ná 1. I láthair ar íomhánna de mhéid / 16, agus ribeadáin bheaga le feiceáil in íomhánna níos mó ná 15/16.Tá íomhá rátáilte 0 (gan rátáil) má chomhlíontar aon cheann de na critéir seo a leanas: tá an íomhá lasmuigh den lár, má tá MAS 4, má tá SAS 2, nó má tá an meánteimhneacht níos mó ná 1/4 den íomhá, agus ní féidir na ribeadáin bheaga a choigeartú níos mó ná 1 íomhá /4 chun idirdhealú a dhéanamh.Scóráiltear gach íomhá eile nach gcomhlíonann na critéir scórála 0 nó 2 mar 1 (bearradh).
Ar fig.Taispeánann 1 íomhánna samplacha do gach ceann de na meastacháin scálaithe agus déantáin íomhá.Rinneadh measúnú ar iontaofacht idir-ráta scóir aonair trí ualú kappa Cohen8.Déantar scóir aonair gach rátaitheora a achoimriú chun scór iomlán a fháil do gach íomhá, idir 0 agus 4. Meastar íomhánna le scór iomlán de 4 a bheith maith.Meastar íomhánna a bhfuil scór iomlán de 0 nó 1 acu ar chaighdeán íseal.
Gintear gréasán néarúil comhdhlúite ailtireachta ResNet152 (Fíor 3A.i) réamhoilte ar íomhánna ó bhunachar sonraí ImageNet ag baint úsáide as fast.ai agus creat PyTorch5, 9, 10, 11. Is líonra é líonra néarúil comhthoiliúil a úsáideann an méid a foghlaimíodh scagairí chun blúirí íomhánna a scanadh chun staidéar a dhéanamh ar ghnéithe spásúla agus áitiúla.Is líonra néarúil 152 ciseal é ár ResNet oilte arb iad is sainairíonna é bearnaí nó “naisc iarmharacha” a tharchuireann faisnéis ag an am céanna le réitigh iolracha.Trí fhaisnéis a theilgean ar réitigh dhifriúla ar fud an líonra, is féidir leis an ardán gnéithe íomhánna ar chaighdeán íseal a fhoghlaim ag leibhéil éagsúla sonraí.Chomh maith lenár múnla ResNet, chuireamar oiliúint ar AlexNet freisin, ailtireacht líonra néaraigh a bhfuil staidéar maith déanta air, gan naisc a bheith in easnamh chun comparáid a dhéanamh (Fíor 3A.ii)12.Gan naisc a bheith in easnamh, ní bheidh an líonra seo in ann gnéithe a ghabháil ar scála níos airde.
Feabhsaíodh an tacar íomhá bunaidh 8\(\times\)8mm OCTA13 trí úsáid a bhaint as teicnící machnaimh cothrománacha agus ingearacha.Rinneadh an tacar sonraí iomlán a roinnt go randamach ansin ag leibhéal na híomhá i dtraenáil (51.2%), tástáil (12.8%), tiúnadh hipearpharaiméadair (16%), agus bunachair shonraí bailíochtaithe (20%) ag baint úsáide as an mbosca uirlisí scikit-learn python14.Breithníodh dhá chás, ceann amháin bunaithe ar na híomhánna is airde cáilíochta a bhrath (scór iomlán 4) agus an ceann eile bunaithe ar na híomhánna is ísle cáilíochta amháin a bhrath (scór iomlán 0 nó 1).I gcás gach cás úsáide ardcháilíochta agus ísealcháilíochta, déantar an líonra néarúil a athoiliúint uair amháin ar ár sonraí íomhá.I ngach cás úsáide, cuireadh oiliúint ar an ngréasán néarúil ar feadh 10 n-réimhse, reoitear gach ceann de na meáchain sraitheanna is airde, agus foghlaimíodh meáchain na bparaiméadar inmheánach go léir ar feadh 40 ré ag baint úsáide as modh ráta idirdhealaithe foghlama le feidhm chaillteanais tras-eantrópachta 15, 16..Is tomhas é an fheidhm chaillteanais tras-eantrópachta ar scála logartamach na neamhréire idir lipéid líonra tuartha agus fíorshonraí.Le linn na hoiliúna, déantar sliocht grádán ar pharaiméadair inmheánacha an líonra néaraigh chun caillteanais a íoslaghdú.Tiúnadh an ráta foghlama, an ráta fágála, agus hipearpharaiméadair laghdaithe meáchain le leas iomlán a bhaint as Bayesian le 2 phointe tosaigh randamacha agus 10 n-atriallta, agus rinneadh an AUC ar an tacar sonraí a thiúnadh ag baint úsáide as na hipearpharaiméadair mar sprioc de 17.
Scóráil samplaí ionadaíocha d’íomhánna 8 × 8 mm OCTA de plexuses ribeach superficial 2 (A, B), 1 (C, D), agus 0 (E, F).I measc na ndéantán íomhá a thaispeántar tá línte caochaíl (saigheada), déantáin deighilte (réiltíní), agus teimhneacht meán (saigheada).Tá Íomhá (E) lasmuigh den lár freisin.
Ansin gintear cuair saintréithe oibriúcháin glacadóra (ROC) do gach samhail líonra néarúil, agus gintear tuairiscí ar neart comhartha an innill do gach cás úsáide ísealcháilíochta agus ardcháilíochta.Ríomhadh an t-achar faoin gcuar (AUC) ag baint úsáide as an bpacáiste pROC R, agus ríomhadh eatraimh muiníne 95% agus p-luachanna ag baint úsáide as modh DeLong18,19.Úsáidtear scóir charnacha na n-rátaí daonna mar bhonnlíne do gach ríomh ROC.Maidir leis an neart comhartha a thuairiscigh an meaisín, ríomhadh an AUC faoi dhó: uair amháin le haghaidh scoite Scór Inscálaithe ardchaighdeáin agus uair amháin le haghaidh scoite Scór Inscálaithe ardchaighdeáin.Cuirtear an líonra neural i gcomparáid le neart comhartha an AUC a léiríonn a choinníollacha oiliúna agus meastóireachta féin.
Chun an tsamhail foghlama domhain oilte a thástáil a thuilleadh ar thacar sonraí ar leith, cuireadh samhlacha ardchaighdeáin agus ísealcháilíochta i bhfeidhm go díreach ar mheastóireacht feidhmíochta 32 íomhá leac dromchla iomlán 6\(\times\) 6mm a bailíodh ó Ollscoil Yale.Tá Aifreann Súl dírithe ag an am céanna leis an íomhá 8 \(\ times \) 8 mm.Rinneadh na híomhánna 6 \ ( \ × \ ) 6 mm a mheasúnú de láimh ag na rátaí céanna (RD agus JW) ar an mbealach céanna leis na híomhánna 8 \ ( \ × \ ) 8 mm, ríomhadh AUC chomh maith le cruinneas agus kappa Cohen .go cothrom .
Is é an cóimheas éagothroime ranga ná 158:189 (\(\rho = 1.19\)) don mhúnla ar chaighdeán íseal agus 80:267 (\(\ rho = 3.3\)) don mhúnla ardchaighdeáin.Toisc go bhfuil an cóimheas éagothroime aicme níos lú ná 1:4, ní dhearnadh aon athruithe ailtireachta sonracha chun éagothroime ranga a cheartú20,21.
Chun an próiseas foghlama a léirshamhlú níos fearr, gineadh léarscáileanna gníomhachtaithe ranga do na ceithre mhúnla domhainfhoghlama oilte: samhail ResNet152 ardchaighdeáin, samhail ResNet152 ar chaighdeán íseal, samhail AlexNet ardchaighdeáin, agus samhail AlexNet ar chaighdeán íseal.Gintear léarscáileanna gníomhachtaithe ranga ó shraitheanna comhbheartaithe ionchuir na gceithre mhúnla seo, agus gintear léarscáileanna teasa trí léarscáileanna gníomhachtaithe a fhorleagan le híomhánna foinse ó na tacair bailíochtaithe 8 × 8 mm agus 6 × 6 mm22, 23.
Baineadh úsáid as leagan R 4.0.3 le haghaidh gach ríomh staitistiúil, agus cruthaíodh léirshamhlú ag baint úsáide as leabharlann uirlisí grafaicí ggplot2.
Bhailíomar 347 íomhá tosaigh den plexus ribeach superficial a thomhas 8 \(\times \)8 mm ó 134 duine.Thuairiscigh an meaisín neart comhartha ar scála 0 go 10 do gach íomhá (meán = 6.99 ± 2.29).As na 347 íomhá a fuarthas, ba é an meánaois ag an scrúdú ná 58.7 ± 14.6 bliain, agus 39.2% ó othair fireann.As na híomhánna go léir, bhí 30.8% ó Caucasians, 32.6% ó Blacks, 30.8% ó Hispanics, 4% ó Asians, agus 1.7% ó rásaí eile (Tábla 1).).Bhí difríocht shuntasach idir dáileadh aoise na n-othar le OCTA ag brath ar cháilíocht na híomhá (p < 0.001).Ba é céatadán na n-íomhánna ardcháilíochta in othair níos óige idir 18-45 bliana d’aois ná 33.8% i gcomparáid le 12.2% d’íomhánna ar cháilíocht íseal (Tábla 1).Bhí éagsúlacht shuntasach freisin ar dháileadh stádais reitineapaite diaibéitis i gcáilíocht íomhá (p < 0.017).I measc na n-íomhánna ardchaighdeáin go léir, ba é 18.8% céatadán na n-othar a raibh PDR acu i gcomparáid le 38.8% de na híomhánna go léir ar chaighdeán íseal (Tábla 1).
Léirigh rátálacha aonair na n-íomhánna go léir iontaofacht idir-rátála measartha go láidir idir daoine a bhí ag léamh na n-íomhánna (kappa ualaithe Cohen = 0.79, 95% CI: 0.76-0.82), agus ní raibh aon phointí íomhá ann ina raibh difríocht níos mó ná 1 ag na rátaí 1 (Fíor. 2A)..Bhí comhghaol suntasach idir déine na gcomharthaí agus scóráil láimhe (comhghaol nóiméad táirge Pearson = 0.58, 95% CI 0.51–0.65, p<0.001), ach aithníodh go leor íomhánna a raibh ard-déine comhartha acu ach scóráil láimhe íseal (Fíor .2B).
Le linn na hailtireachta ResNet152 agus AlexNet a oiliúint, tá an caillteanas tras-eantrópachta ar bhailíochtú agus ar oiliúint níos mó ná 50 ré (Fíor 3B,C).Tá cruinneas bailíochtaithe sa tréimhse oiliúna deiridh os cionn 90% do chásanna úsáide ardchaighdeáin agus ísealchaighdeáin araon.
Léiríonn cuair feidhmíochta an ghlacadóra go sáraíonn múnla ResNet152 go mór an chumhacht comhartha a thuairiscigh an meaisín i gcásanna úsáide ísealcháilíochta agus ardchaighdeáin (p < 0.001).Is fearr go mór an tsamhail ResNet152 ná ailtireacht AlexNet (p = 0.005 agus p = 0.014 i gcás cásanna ísealcháilíochta agus ardchaighdeáin, faoi seach).Bhí na samhlacha mar thoradh ar gach ceann de na tascanna seo in ann luachanna AUC 0.99 agus 0.97 a bhaint amach, faoi seach, atá i bhfad níos fearr ná na luachanna comhfhreagracha AUC de 0.82 agus 0.78 don innéacs neart comhartha meaisín nó 0.97 agus 0.94 do AlexNet ..(Fíor 3).Tá an difríocht idir ResNet agus AUC i neart comhartha níos airde nuair a aithnítear íomhánna ardchaighdeáin, rud a léiríonn buntáistí breise a bhaineann le ResNet a úsáid don tasc seo.
Léiríonn na graif cumas gach rátaire neamhspleách scóráil agus comparáid a dhéanamh leis an neart comhartha a thuairiscigh an meaisín.(A) Úsáidtear suim na bpointí atá le measúnú chun líon iomlán na bpointí atá le measúnú a chruthú.Sanntar íomhánna a bhfuil scór iomlán inscálaitheachta de 4 acu d’ardchaighdeán, agus sanntar íomhánna a bhfuil scór iomlán inscálaitheachta acu de 1 nó níos lú ar chaighdeán íseal.(B) Tá comhghaol idir déine na gcomharthaí agus meastacháin láimhe, ach d'fhéadfadh íomhánna a bhfuil déine comhartha ard acu a bheith ar chaighdeán níos boichte.Léiríonn an líne poncaithe dearg tairseach cáilíochta molta an mhonaróra bunaithe ar neart an chomhartha (neart an chomhartha \(\ge\)6).
Soláthraíonn foghlaim aistrithe ResNet feabhas suntasach ar shainaithint cháilíocht íomhá do chásanna úsáide ísealcháilíochta agus ardchaighdeáin araon i gcomparáid le leibhéil comhartha tuairiscithe meaisín.(A) Léaráidí ailtireachta simplithe d’ailtireachtaí réamhoilte (i) ResNet152 agus (ii) AlexNet.(B) Stair oiliúna agus cuair feidhmíochta glacadóra do ResNet152 i gcomparáid le neart comhartha tuairiscithe meaisín agus critéir ísealcháilíochta AlexNet.(C) Stair oiliúna glacadóra ResNet152 agus cuair feidhmíochta i gcomparáid le neart comhartha tuairiscithe meaisín agus critéir ardchaighdeáin AlexNet.
Tar éis an tairseach teorann cinnteoireachta a choigeartú, is é 95.3% an t-uaschruinneas tuar ar mhúnla ResNet152 don chás ísealchaighdeáin agus 93.5% don chás ardchaighdeáin (Tábla 2).Is é 91.0% an cruinneas tuartha uasta atá ag samhail AlexNet don chás ísealchaighdeáin agus 90.1% don chás ardchaighdeáin (Tábla 2).Is é 76.1% an cruinneas tuar neart comhartha uasta don chás úsáide ísealchaighdeáin agus 77.8% don chás úsáide ardchaighdeáin.De réir kappa Cohen (\(\kappa\)), is é an comhaontú idir an tsamhail ResNet152 agus na meastóirí ná 0.90 don chás ísealcháilíochta agus 0.81 don chás ardchaighdeáin.Tá 0.82 agus 0.71 ag Cohen's AlexNet kappa le haghaidh cásanna úsáide ísealchaighdeáin agus ardchaighdeáin, faoi seach.Is é kappa neart comhartha Cohen ná 0.52 agus 0.27 do na cásanna úsáide íseal agus ardchaighdeáin, faoi seach.
Léiríonn bailíochtú samhlacha aitheantais ardchaighdeáin agus íseal ar íomhánna 6\(\x\) de phláta comhréidh 6 mm cumas na samhla oilte cáilíocht íomhá a chinneadh thar pharaiméadair íomháithe éagsúla.Nuair a bhí leaca éadomhain 6\(\x\) 6 mm á n-úsáid le haghaidh cáilíochta íomháithe, bhí AUC 0.83 (95% CI: 0.69–0.98) ag an múnla ar chaighdeán íseal agus bhí AUC 0.85 ag an múnla ardchaighdeáin.(95% CI: 0.55–1.00) (Tábla 2).
Léirigh iniúchadh amhairc ar léarscáileanna gníomhachtaithe ranga na gciseal ionchuir gur bhain na líonraí néaracha oilte go léir úsáid as gnéithe íomhá le linn aicmiú íomhá (Fíor 4A, B).I gcás íomhánna 8 \(\ times \) 8 mm agus 6 \(\ times \) 6 mm, leanann na híomhánna gníomhachtaithe ResNet go dlúth leis an soithíoch reitineach.Leanann léarscáileanna gníomhachtaithe AlexNet soithí reitineacha freisin, ach le taifeach níos géire.
Aibhsíonn na léarscáileanna gníomhachtaithe ranga do na samhlacha ResNet152 agus AlexNet gnéithe a bhaineann le cáilíocht íomhá.(A) Léarscáil gníomhachtaithe ranga a thaispeánann gníomhachtú comhleanúnach tar éis vasculature reitineach superficial ar íomhánna bailíochtaithe 8 \(\times \) 8 mm agus (B) a mhéid ar íomhánna bailíochtaithe 6 \(\times \) níos lú 6 mm.Múnla LQ oilte ar chritéir chaighdeán íseal, múnla Ceanncheathrú oilte ar chritéir ardchaighdeáin.
Léiríodh roimhe seo gur féidir le cáilíocht íomhá cur isteach go mór ar aon chainníochtú íomhánna OCTA.Ina theannta sin, méadaíonn láithreacht reitineapaite minicíocht na ndéantán íomhá7,26.Go deimhin, inár sonraí, ag teacht le staidéir roimhe seo, fuaireamar go raibh baint shuntasach idir aois mhéadaitheach agus déine galair reitineacha agus meath ar cháilíocht íomhá (p < 0.001, p = 0.017 le haghaidh aois agus stádas DR, faoi seach; Tábla 1) 27 Mar sin, tá sé ríthábhachtach cáilíocht íomhá a mheas sula ndéantar aon anailís chainníochtúil ar íomhánna OCTA.Úsáideann formhór na staidéar a dhéanann anailís ar íomhánna OCTA tairseacha déine comhartha tuairiscithe ag meaisín chun íomhánna ar chaighdeán íseal a chur as an áireamh.Cé go bhfuil sé léirithe go bhfuil tionchar ag déine comhartha ar chainníochtú paraiméadair OCTA, d'fhéadfadh sé nach leor déine comhartha ard amháin chun íomhánna le déantáin íomhá2,3,28,29 a chur as an áireamh.Dá bhrí sin, is gá modh níos iontaofa a fhorbairt maidir le rialú cáilíochta íomhá.Chun na críche sin, déanaimid meastóireacht ar fheidhmíocht modhanna foghlama domhain faoi mhaoirseacht i gcoinne an neart comhartha a thuairiscigh an meaisín.
Tá roinnt samhlacha forbartha againn chun cáilíocht íomhá a mheas mar go bhféadfadh riachtanais cháilíochta íomhá éagsúla a bheith ag cásanna úsáide OCTA éagsúla.Mar shampla, ba cheart go mbeadh íomhánna ar chaighdeán níos airde.Ina theannta sin, tá sainpharaiméadair chainníochtúla spéise tábhachtach freisin.Mar shampla, níl limistéar an chrios soithíoch foveal ag brath ar mhoirtiúlacht an mheáin neamh-lárnach, ach bíonn tionchar aige ar dhlús na n-árthaí.Cé go leanann ár dtaighde ag díriú ar chur chuige ginearálta maidir le cáilíocht íomhá, gan a bheith ceangailte le riachtanais aon tástála ar leith, ach atá beartaithe chun an neart comhartha a thuairiscigh an meaisín a athsholáthar go díreach, tá súil againn go dtabharfaidh úsáideoirí níos mó smachta ionas go mbeidh siad. is féidir leis an méadrach sonrach spéise don úsáideoir a roghnú.roghnaigh múnla a fhreagraíonn don uasghrád de dhéantúsáin íomhá a mheastar a bheith inghlactha.
Maidir le radhairc ísealcháilíochta agus ardcháilíochta, léirímid sárfheidhmíocht ar líonraí néaracha comhraonta domhain atá ar iarraidh nasc, le AUCanna 0.97 agus 0.99 agus samhlacha ar chaighdeán íseal, faoi seach.Léirímid freisin feidhmíocht níos fearr ár gcur chuige domhainfhoghlama i gcomparáid le leibhéil chomharthaí a thuairiscíonn meaisíní amháin.Ligeann naisc scipeála do líonraí néaracha gnéithe a fhoghlaim ag leibhéil éagsúla mionsonraí, ag gabháil le gnéithe níos míne d’íomhánna (m.sh. codarsnacht) chomh maith le gnéithe ginearálta (eg íomhá-lárnú30,31).Ós rud é gur dócha gur fearr a shainaithnítear déantúsáin íomhá a théann i bhfeidhm ar cháilíocht íomhá thar raon leathan, d'fhéadfadh go mbeadh feidhmíocht níos fearr ag ailtireachtaí líonra néaraigh a bhfuil naisc in easnamh orthu ná iad siúd nach bhfuil tascanna cinnteoireachta cáilíochta íomhá acu.
Agus ár múnla á thástáil ar íomhánna 6\(\×6mm) OCTA, thugamar faoi deara laghdú ar fheidhmíocht aicmithe do mhúnlaí ardchaighdeáin agus ísealcháilíochta (Fíor 2), i gcodarsnacht le méid an mhúnla a bhí oilte le haghaidh aicmiú.I gcomparáid leis an tsamhail ResNet, tá titim níos mó ag múnla AlexNet.D’fhéadfadh feidhmíocht réasúnta níos fearr ResNet bheith mar gheall ar chumas na nasc iarmharach faisnéis a tharchur ar scálaí iolracha, rud a fhágann go bhfuil an tsamhail níos láidre chun íomhánna a gabhadh ar scálaí agus/nó méadaithe éagsúla a rangú.
D’fhéadfadh droch-aicmiú a bheith mar thoradh ar roinnt difríochtaí idir íomhánna 8 \(\×\) 8 mm agus íomhánna 6 \(\×\) 6 mm, lena n-áirítear cion réasúnta ard d’íomhánna ina bhfuil limistéir foveal soithíoch, athruithe ar infheictheacht, stuaraí soithíoch, agus aon nerve snáthoptaice ar an íomhá 6 × 6 mm.Ina ainneoin sin, bhí ár múnla ardchaighdeáin ResNet in ann AUC 85% a bhaint amach le haghaidh íomhánna 6 \(\x\) 6 mm, cumraíocht nach raibh an tsamhail oilte ina leith, rud a thugann le tuiscint go bhfuil an fhaisnéis cháilíochta íomhá ionchódaithe sa líonra néarúil. oiriúnach.le haghaidh méid íomhá amháin nó cumraíocht meaisín lasmuigh dá oiliúint (Tábla 2).Go dearfach, bhí léarscáileanna gníomhachtaithe cosúil le ResNet agus AlexNet d’íomhánna 8 \(\times\) 8 mm agus 6 \(\times \) 6 mm in ann soithigh reitineacha a aibhsiú sa dá chás, rud a thugann le tuiscint go bhfuil faisnéis thábhachtach ag an tsamhail.infheidhme chun an dá chineál íomhánna OCTA a aicmiú (Fíor 4).
Dúirt Lauerman et al.Rinneadh measúnú ar cháilíocht íomhá ar íomhánna OCTA mar an gcéanna ag baint úsáide as an ailtireacht Inception, gréasán néarúil comhbheartaithe scip-nasctha6,32 eile ag baint úsáide as teicnící domhainfhoghlama.Chuir siad teorainn leis an staidéar freisin d’íomhánna den plexus ribeach superficial, ach níor úsáideadh ach na híomhánna 3 × 3 mm níos lú ó Optovue AngioVue, cé go raibh othair le galair chorioretinal éagsúla san áireamh freisin.Tógann ár gcuid oibre ar a mbunús, lena n-áirítear samhlacha iolracha chun aghaidh a thabhairt ar thairseacha éagsúla cáilíochta íomhá agus chun torthaí a bhailíochtú d’íomhánna de mhéideanna éagsúla.Tuairiscímid freisin méadrach AUC de shamhlacha meaisínfhoghlama agus méadaítear a gcruinneas suntasach cheana féin (90%)6 do mhúnlaí ar chaighdeán íseal (96%) agus ar ardchaighdeán (95.7%)6.
Tá roinnt teorainneacha ag baint leis an oiliúint seo.Ar an gcéad dul síos, fuarthas na híomhánna le meaisín OCTA amháin, lena n-áirítear íomhánna amháin den plexus ribeach superficial ag 8\(\times\)8 mm agus 6\(\times\)6 mm.Is é an chúis atá le híomhánna a eisiamh ó shraitheanna níos doimhne ná gur féidir le déantúsáin teilgean meastóireacht láimhe a dhéanamh ar íomhánna níos deacra agus b'fhéidir níos lú comhsheasmhacha.Ina theannta sin, ní bhfuarthas íomhánna ach in othair dhiaibéiteacha, a bhfuil OCTA ag teacht chun cinn mar uirlis thábhachtach dhiagnóiseach agus prognóiseach33,34.Cé go rabhamar in ann ár múnla a thástáil ar íomhánna de mhéideanna éagsúla chun a chinntiú go raibh na torthaí láidir, ní rabhamar in ann tacair sonraí oiriúnacha a aithint ó ionaid éagsúla, rud a chuir srian lenár measúnú ar inghinearáltacht na samhla.Cé nach bhfuarthas na híomhánna ach ó ionad amháin, fuarthas iad ó othair ó chúlraí eitneacha agus ciníocha éagsúla, rud atá ina neart uathúil dár staidéar.Trí éagsúlacht a chur san áireamh inár bpróiseas oiliúna, tá súil againn go ndéanfar ár dtorthaí a ghinearálú i gciall níos leithne, agus go seachnóimid laofacht chiníoch a ionchódú sna múnlaí a dtraenáilimid.
Léiríonn ár staidéar gur féidir líonraí néaracha gan bacadh le naisc a oiliúint chun ardfheidhmíocht a bhaint amach maidir le cáilíocht íomhá OCTA a chinneadh.Cuirimid na samhlacha seo ar fáil mar uirlisí le haghaidh tuilleadh taighde.Toisc go bhféadfadh ceanglais cháilíochta íomhá éagsúla a bheith ag méadrachtaí éagsúla, is féidir múnla rialaithe cáilíochta aonair a fhorbairt do gach méadrach ag baint úsáide as an struchtúr atá bunaithe anseo.
Ba cheart go n-áireodh taighde sa todhchaí íomhánna de mhéideanna éagsúla ó dhoimhneachtaí éagsúla agus meaisíní OCTA éagsúla chun próiseas meastóireachta cáilíochta íomhá foghlama domhain a fháil ar féidir iad a ghinearálú chuig ardáin OCTA agus prótacail íomháithe.Tá taighde reatha bunaithe freisin ar chur chuige domhainfhuinnimh maoirsithe a éilíonn meastóireacht dhaonna agus meastóireacht íomhá, ar féidir leo a bheith dian ar shaothar agus am-íditheach do thacair shonraí mhóra.Tá sé le feiceáil fós an féidir le modhanna domhainfhoghlama gan mhaoirseacht idirdhealú leordhóthanach a dhéanamh idir íomhánna ar chaighdeán íseal agus íomhánna ardchaighdeáin.
De réir mar a leanann teicneolaíocht OCTA ag forbairt agus luasanna scanadh ag méadú, d'fhéadfadh laghdú a dhéanamh ar mhinicíocht na ndéantúsán íomhá agus na n-íomhánna ar dhroch-chaighdeán.Féadfaidh feabhsuithe ar na bogearraí, mar an ghné bainte déantán teilgean a tugadh isteach le déanaí, na teorainneacha sin a mhaolú freisin.Mar sin féin, tá go leor fadhbanna fós ann toisc go n-eascraíonn artifacts íomhá go hiondúil íomháú na n-othar a bhfuil fosúchán lag nó moirtiúlacht suntasach meáin acu.De réir mar a úsáidtear OCTA níos forleithne i dtrialacha cliniciúla, tá gá le breithniú cúramach chun treoirlínte soiléire a bhunú maidir le leibhéil inghlactha déantán íomhá le haghaidh anailíse íomhá.Is mór an gealltanas é modhanna domhainfhoghlama a chur i bhfeidhm ar íomhánna OCTA agus tá gá le tuilleadh taighde sa réimse seo chun cur chuige láidir a fhorbairt maidir le rialú cáilíochta íomhá.
Tá an cód a úsáideadh sa taighde reatha ar fáil sa stór octa-qc, https://github.com/rahuldhodapkar/octa-qc.Tá tacair sonraí arna gineadh agus/nó arna n-anailísiú le linn an staidéir reatha ar fáil ó na húdair faoi seach ar iarratas réasúnach.
Spaide, RF, Fujimoto, JG & Waheed, NK Déantáin íomhá san angagrafaíocht comhleanúnachais optúil.Reitine 35, 2163–2180 (2015).
Fenner, BJ et al.Sainaithint gnéithe íomháithe a chinneann cáilíocht agus atáirgtheacht na dtomhas dlúis plexus ribeach reitineach san angagrafaíocht OCT.BR.J. Ophthalmol.102, 509–514 (2018).
Lauerman, JL et al.Tionchar na teicneolaíochta rianaithe súl ar cháilíocht íomhá angagrafaíochta OCT i meathlú macúlach a bhaineann le haois.Áirse uaighe.cliniciúil.Cait.oftailmeolaíocht.255, 1535–1542 (2017).
Tugann Babyuch AS et al.Úsáidtear tomhais dlúis perfusion ribeach OCTA chun ischemia macúlach a bhrath agus a mheas.máinliacht oftalmach.Íomháú Léasair Reitineach 51, S30–S36 (2020).
He, K., Zhang, X., Ren, S., agus Sun, J. Foghlaim Iarmharach Deep le haghaidh Aitheantas Íomhá.In 2016 ag Comhdháil IEEE ar Fhís Ríomhaireachta agus Aithint Patrún (2016).
Lauerman, JL et al.Measúnú uathoibrithe ar chaighdeán íomhá angagrafaíochta OCT ag baint úsáide as halgartaim dhomhainfhoghlama.Áirse uaighe.cliniciúil.Cait.oftailmeolaíocht.257, 1641–1648 (2019).
Lauermann, J. et al.Braitheann leitheadúlacht na n-earráidí deighilte agus na hartairí tairiscint in angagrafaíocht OCT ar ghalair an reitine.Áirse uaighe.cliniciúil.Cait.oftailmeolaíocht.256, 1807–1816 (2018).
Pask, Adam et al.Pytorch: Leabharlann Dhomhainfhoghlama Riachtanach Ardfheidhmíochta.Ardphróiseáil faisnéise néaraíoch.córas.32, 8026–8037 (2019).
Deng, J. et al.ImageNet: Bunachar Sonraí Íomhá Ordlathach ar Mhórscála.Comhdháil IEEE 2009 ar Fhís Ríomhaireachta agus Aithint Patrún.248–255.(2009).
Aicmiú Krizhevsky A., Sutzkever I. agus Hinton GE Imagenet ag baint úsáide as líonraí néaracha comhraonta domhain.Ardphróiseáil faisnéise néaraíoch.córas.25, 1 (2012).