SS-OCTA補償技術の更新されたガイドラインは、Drusenやその他のアーティファクトによる信号損失を修正し、より信頼性の高いフロー不足評価を確保することにより、AMDにおけるChoriocapillarisイメージングの精度を高めます。 （画像クレジット：Adobestock/Momius）
SS-OCTAは、その長い波長、脈絡膜の浸透の改善、より良い画質、密度の高いスキャンパターンのために、スペクトルドメインOCTA（SD-OCTA）よりも明確な利点を提供しますが、特にDrusenやその他の病理学的AMDがイメージングした場合、Drusen（drusen）、drusenのカルシの変化など、drusenに影響を与える場合、AMDのCCのイメージングは独自の課題をもたらします。 （HRF）.7-9
報酬戦略の進歩
イメージング技術と補償戦略の最近の進歩により、AMD.1,8-11のCC評価の精度が向上しました。このアーティファクトは、CC灌流状態の誤った解釈につながる可能性があります。
これに対処するために、研究者は信号損失を調整する補償戦略を開発し、CC FDのより正確な定量化を可能にします。 EN Face構造CC画像を使用することにより、このアプローチは減衰アーティファクトを修正し、より信頼性の高いフロー信号を復元します。この方法では、構造CC画像を反転させ、この後者にCCフローイメージを掛けて、ドルーゼン誘発性減衰によって減少する領域のOCTA信号を強化します。
反転した構造画像の調整
ただし、この単純な乗算は、Drusenの下で信号を完全に回復するには不十分な場合が多く、その後の観察により、パワーロー関数を使用してピクセル強度値を調整することにより、逆CC構造画像のコントラストを適応させる必要性が強調されました。この制限に対処するために、パラメーターγを導入しました。このパラメーターを導入しました。このパラメーターを導入しました。このパラメーターを導入しました。このパラメーターを導入しました。このパラメーターを導入しました。これは、反転構造画像の各ピクセルに指数関数的変換を適用し、γのパワーに対する強度を高めることでコントラストを変更します。 γパラメーターは1以上であり、ほとんどの場合、1〜2.5のγ値は、不足と過補償の間の最適なバランスを提供します。この操作は信号補償を促進し、軽度の減衰のある地域でバランスの取れた調整を維持しながら、重度の減衰のある地域でのより大きな補正を可能にします。
この補償戦略は、CC構造スラブで明らかな構造的OCT信号損失を説明するように設計されています。したがって、適切なレベルの補償は、CC構造スラブ全体に偶数OCT信号を生成するものとして識別する必要があります。そのため、報酬戦略はまずCC構造画像に適用する必要があります。ただし、最適なレベルの補償には、過剰または過小評価を避けるために客観的なアプローチを使用する必要があります。
補償された構造画像内のピクセル強度の標準偏差（SD）を分析することにより、これに対処しました。このアプローチの背後にある理論的根拠は、均等に補償されたCC構造画像が均一な信号分布を示し、スラブ全体の変動性を最小限に抑えることです。異なるγ値をテストし、ピクセル強度で最も低いSDを生成するものを選択することにより、個々のケースに合わせた最適な補正を実現できます。このアプローチにより、Drusenによる減衰によるOCT信号損失が適切に補償され、CC FDのより正確な評価が可能になります。
構造画像とフロー画像間の一貫した補償
補償された構造画像に基づいて最適なγ値が決定されると、CCフローイメージを補正するためにこの同じγ値を適用する必要があります。このプロセスにより、OCT信号損失に対する適切なレベルの補償を提供する一貫したアプローチが保証され、CCフローイメージ全体にわたってOCT信号の最適なレベルが得られます。その結果、補償されたCCフローイメージの流れが減少した領域は、OCT信号損失からのアーティファクトではなく、真の流れの赤字により確実に起因する可能性があります。
この補償戦略はに示されています 形。
イメージングの超伝導欠陥の課題
Hypertdsは、Face CCスラブにも影響します。過度の光透過は、CC構造スラブとCCフロースラブの両方に明るい領域をもたらし、補償のために反転すると暗く見えます。この反転は、CC FD測定の人為的な増加につながる可能性があり、実際には伝送の増加が信号強度を単純に変化させるHyperTD領域で灌流が減少しているように見えます。
この問題に対処するために、CC FDの定量化からHypertdsを除外するか、補償プロセスに含まれていないことを確認することをお勧めします。これは、Face subrpeスラブのHypertd領域を識別し、マスクを生成し、補償の前にCCフローイメージにこのマスクを適用することで実現できます。そうすることで、これらの領域のCCフロー信号が保存され、過剰な光透過によって引き起こされる人工CC FDの上昇を防ぎます。
低疲労障害の影響
光透過の増加に起因するHypertdsとは異なり、OCTシグナルの浸透が著しく減衰し、CCが検出不能になると、脈絡膜低吸収不全の欠陥（HypoTDS）が発生します。 AMDでは、これらのhypoTDは主にHRFとCADによって引き起こされます。7,8,14,15,15HRFは、RPEよりも等しい以上の反射率を持つ明確な病変であり、しばしば網膜への色素移動に関連しています。それらの高い散乱特性は、これらの病変が現れるところはどこでもOCT信号の浸透を防ぎ、サブロペラブ上の激しく暗い領域と見なされる低症につながります。同様に、CADは、反射率の高いキャップと不均一な内部反射率を備えたドルーゼンであり、OCT光を散乱および吸収し、その下のCCの意味のあるイメージングを防ぎます。 HypoTDは、構造信号も流量シグナルも検出できない領域を表しているため、補償できません。15これらの領域に補償を適用しようとすると、欠落信号は真の灌流損失を表していないため、CCを画像化できないため、信頼できないCC FD測定値が得られます。
正確なCC分析を確保するには、すべての低変性を特定し、CC FDの定量化から除外する必要があります。これは、HypertDSに使用されるアプローチと同様に、SubRPEスラブに基づいてマスクを生成し、Binarizationの前にこれらのマスクを適用してCC FDセグメンテーションに影響を与えるのを防ぐことでこれらのマスクを適用することで実行できます。
AMDの正確なCCイメージングには、観測された流れの欠陥がイメージングアーティファクトではなく真の灌流喪失を反映するようにするために、細心のアプローチが必要です。補償戦略は、Drusen誘発信号減衰の効果を緩和するのに効果的であることが証明されていますが、CC FD測定の人工変化を防ぐために、それらのアプリケーションを慎重に実装する必要があります。さらに、HypertdsとhypotDは、CCフロー不足の誤算を避けるために除外戦略を必要とする重要な課題をもたらします。
Alessandro Berni、MDE：[email protected]は、2021年にイタリアのフィレンツェ大学を卒業し、イタリアのミラノにあるヴィタサルートサンラファエレ大学で眼科のレジデンシーを完了しています。 2023年5月から2024年9月まで、彼はフロリダ州のマイアミミラー医学部、フィリップJ.ローゼンフェルド、メリーランド州、フロリダのマイアミミラー医学部のバスコムパーマーアイインスティテュートで、網膜疾患と高度な眼科イメージングの研究フェローシップを追求しました。
フィリップJ.ローゼンフェルド、MD、博士E：[email protected]は、Bascom Palmer Eye InstituteのOphthalmologyの教授です。彼は、Carl Zeiss Meditec、Inc。から研究支援を受けました。ローゼンフェルドもノバルティスから研究資金を受け取りました。彼はまた、Abbvie、Apellis、Bayer Pharmaceuticals、Boehringer-Ingelheim、Carl Zeiss Meditec、キャラクターバイオサイエンス、Genentech/Roche、Filfammx Therapeutics、Ocudyne、Regeneron Pharmaceuticals、Sanofi、およびUnity Biotechnologyのコンサルタントでもあります。彼はまた、アペリス、キャラクタービオ、インファム、オクディン、ヴァリトンに公平な関心を持っています。残りの著者には、Carl Zeiss Meditec、Inc。からの助成金によってサポートされている研究はありません。資金調達組織は、現在の研究の設計や実施に役割を果たしていませんでした。参照1。ShiY、Chu Z、Wang L、et al。 Swepped Source OCT血管造影によるDrusenの下での絨毛毛の流れの赤字を検出するために使用される補償戦略の検証。 Am J ophthalmol。 2020; 220：115-127。 doi：10.1016/j.ajo.2020.06.0332。 Shi Y、Zhang Q、Zhou H、他脈絡膜の測定と脈絡膜の測定と、掃引ソースOCTイメージングを使用した地理的萎縮の成長との相関。 Am J ophthalmol。 2021; 224：321-331。 doi：10.1016/j.ajo.2020.12.0153。 Iyer PG、Chu Z、Shen M、他網膜色素上皮の裂け目の中の絨毛毛の流れの赤字の変化は、掃引されたソースの光コヒーレンス断層撮影血管造影で画像化されました。 網膜。 2022; 42（11）：2031-2038。 doi：10.1097/iae.00000000000035774。 Li J、Liu Z、Lu J、他掃引されたソースOCT血管造影で画像化された黄斑網状皮膚皮膚の眼での黄斑絨毛毛窩灌流の減少。 ophthalmol vis Sciを投資します。 2023; 64（4）：15。 doi：10.1167/iovs.64.4.155。 Zheng F、Zhang Q、Shi Y、他掃引されたソースの光コヒーレンス断層撮影血管造影で画像化された正常目の黄斑絨毛膜の年齢依存の変化。 Am J ophthalmol。 2019; 200：110-122。 doi：10.1016/j.ajo.2018.12.0256。 Shi Y、Zhang Q、Zheng F、他掃引ソースOCT血管造影を使用して、通常の眼の異なる絨毛毛毛毛の流れの赤字パラメーター間の相関。 Am J ophthalmol。 2020; 209：18-26。 doi：10.1016/j.ajo.2019.09.0177。 Liu J、Laiginhas R、Shen M、他マルチモーダルイメージングと 前に 年齢に関連した黄斑変性を伴う眼の石灰化したドルーゼンのOCT検出。 ophthalmol Sci。 2022; 2（2）：100162。 doi：10.1016/j.xops.2022.1001628。 Berni A、Shen M、Cheng Y、他ハイパーリフレクティブ病巣の総黄斑負荷と、中間AMDの持続性脈絡膜過侵害事故の開始。 Am J ophthalmol。 2024; 267：61-75。 doi：10.1016/j.ajo.2024.06.0239。 Berni A、Kastner JD、Shen M、他網膜色素上皮に沿った過剰反射焦点は、AMDにおける大きな脈絡膜過トランスミッション欠陥の開始を予測します。 Am J ophthalmol。 2025年2月21日にオンラインで公開。doi：10.1016/j.ajo.2025.02.02110。 Zhang Q、Zheng F、Motulsky EH、他掃引ソースOCT血管造影を使用して、絨毛毛毛型流れを定量化するための新しい戦略。 ophthalmol vis Sciを投資します。 2018; 59（1）：203-211。 doi：10.1167/iovs.17-2295311。 Hiya Fe、Cheng Y、Shen M、他焦点黄斑解剖学の変化と胆汁乳頭灌流の焦点変化と相関するための新しいグリッド戦略。 ophthalmol vis Sciを投資します。 2024; 65（14）：5。 doi：10.1167/iovs.65.14.512。 Shi Y、Yang J、Feuer W、Gregori G、Rosenfeld PJ。地理的萎縮の将来の形成のためのスタンドアロン前駆体としてのEN Face OCTイメージングの持続的な過侵害欠陥。 ophthalmol網膜。 2021; 5（12）：1214-1225。 doi：10.1016/j.oret.2021.02.00413。 Laiginhas R、Shi Y、Shen M、他で検出された永続的な超伝導欠陥 前に 掃引ソース光学コンピューター断層撮影画像は、年齢に関連した黄斑変性における地理的萎縮の形成を予測します。 Am J ophthalmol。 2022; 237：58-70。 doi：10.1016/j.ajo.2021.11.00114。 Laiginhas R、Liu J、Shen M、他マルチモーダルイメージング、OCT Bスキャンローカリゼーション、および 前に 中間の加齢黄斑変性による眼における黄斑過脂媒介のOCT検出。 ophthalmol Sci。 2022; 2（2）：100116。 doi：10.1016/j.xops.2022.10011615。 Cheng Y、Hiya F、Li J、他石灰化されたドルーゼンは、掃引されたソースの光コヒーレンス断層撮影血管造影を使用して、基礎となる絨毛毛の検出を妨げます。 ophthalmol vis Sciを投資します。 2024; 65（6）：26。2：10.1167/iovs.65.6.26
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#更新されたガイドラインはSSOCTAを使用してAMDの絨毛毛毛型イメージングを強化します
2025-04-10 10:35:00