Zeitschrift für klinische und experimentelle Ophthalmologie
Offener Zugang

Abstrakt

Drusenerkennung und -quantifizierung zur Früherkennung der altersbedingten Makuladegeneration mittels Farbfundusbildgebung

Alauddin Bhuiyan, Ryo Kawasaki, Mariko Sasaki, Ecosse Lamoureux, Kotagiri Ramamohanarao, Robyn Guymer, Tien Y Wong und Kanagasingam Yogesan

Ziel: Entwicklung einer Methode zum Erkennen von Drusen und zur Quantifizierung der Drusengröße im Makulabereich anhand standardmäßiger farbiger Netzhautbilder zur Frühdiagnose der altersbedingten Makuladegeneration (AMD).

Materialien und Methoden: Für genetische und epidemiologische Studien wurden farbige Netzhautbilder verwendet, die mit einer nicht-mydriatischen Canon D60-Kamera aufgenommen wurden. Zur Erkennung potenzieller Drusenbereiche wurden lokale Intensitätsverteilung, adaptive Intensitätsschwellenwerte und Randinformationen verwendet. Zur Validierung haben wir 50 Bilder mit verschiedenen Drusentypen berücksichtigt. Für die Genauigkeit der Segmentierung von Drusenbereichen (DAA) wurden 12 Bilder ausgewählt und ein erfahrener Bewerter markierte die Drusenbereiche auf Pixelebene. Anschließend haben wir die Bereiche quantifiziert und die Sensitivität und Spezifität berechnet, indem wir die Ausgabebilder der erkannten Drusen mit den handbeschrifteten Ground-Truth-Bildern (GT) verglichen haben.

Ergebnisse: Die vorgeschlagene Methode erkannte das Vorhandensein von Drusen mit 100 % Genauigkeit (50/50 Bilder). Für die Drusenerkennungsgenauigkeit (Pixelebene) betrugen die mittleren Sensitivitäts- und Spezifitätswerte 74,94 % bzw. 81,17 %. Für Drusensubtypen erreichten wir eine Genauigkeit von 79,59 % bei mittleren Drusen und 82,14 % bei weichen Drusen, was ein äußerst signifikantes Ergebnis für die Erkennung früher und mittlerer AMD ist.

Schlussfolgerung: In dieser Studie haben wir eine neue automatisierte Methode zur Erkennung und Quantifizierung von Drusen angewendet, die für die Erstuntersuchung im Frühstadium von AMD und bei Veränderungen des Drusenbereichs, d. h. bei AMD-Progression, eingesetzt werden kann. Die Methode eignet sich auch sehr gut für Telemedizinplattformen in der Augenheilkunde, um Patienten aus ländlichen Gebieten mithilfe von Fundusbildgebung auszuwählen und an einen erfahrenen Augenarzt zu überweisen.