Variation in optical coherence tomography signal quality as an indicator of retinal nerve fibre layer segmentation error.
Variation in optical coherence tomography signal quality as an indicator of retinal nerve fibre layer segmentation error.
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DOI：
10.1136/bjophthalmol-2011-300044
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发表时间：
2012-04
期刊：
影响因子：
--
通讯作者：
Schuman JS
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Folio LS;Wollstein G;Ishikawa H;Bilonick RA;Ling Y;Kagemann L;Noecker RJ;Fujimoto JG;Schuman JS
商业光学相干断层扫描（OCT）系统使用全局信号质量指数来量化扫描质量。信号质量在整个扫描过程中可能会有所不同，从而导致局部视网膜神经纤维层分割错误（SegE）。本研究的目的是开发一种自动化的方法，使用局部扫描质量，预测SegE。从6名健康受试者、19名疑似青光眼受试者和43名青光眼受试者中获得了高质量（全局信号强度（SS）≥6;制造商规范）的视乳头周围环形OCT扫描（快速视网膜神经纤维层扫描方案; Stratus OCT; Carl Zeiss Meditec，都柏林，加州，美国）。基于SegE对扫描进行分组。使用我们自己设计的软件计算每个A扫描的质量指数（QI）值。应用Logistic混合效应回归模型评估QI的SS、总体平均值和SD以及SegE的概率。SegE地区和No-SegE地区的当地平均QI之间的差异为-5.06（95%CI-6.38至3.734）（p<0.001）。使用全球平均QI，QI SD和它们的相互作用项，得到了预测SegE的最佳拟合模型（Akaike信息标准=191.8）。全球平均QI≥20或SS≥8表明SegE的可能性很小。一旦平均QI<20或SS<8，SegE的概率随着QI SD的增加而增加。当与信号质量参数相结合时，A扫描之间的信号质量变化提供了关于OCT扫描质量的重要信息，并且可以用作分割误差的预测因子。
Commercial optical coherence tomography (OCT) systems use global signal quality indices to quantify scan quality. Signal quality can vary throughout a scan, contributing to local retinal nerve fibre layer segmentation errors (SegE). The purpose of this study was to develop an automated method, using local scan quality, to predict SegE. Good-quality (global signal strength (SS)≥6; manufacturer specification) peripapillary circular OCT scans (fast retinal nerve fibre layer scan protocol; Stratus OCT; Carl Zeiss Meditec, Dublin, California, USA) were obtained from 6 healthy, 19 glaucoma-suspect and 43 glaucoma subjects. Scans were grouped based on SegE. Quality index (QI) values were computed for each A-scan using software of our own design. Logistic mixed-effects regression modelling was applied to evaluate SS, global mean and SD of QI, and the probability of SegE. The difference between local mean QI in SegE regions and No-SegE regions was −5.06 (95% CI −6.38 to 3.734) (p<0.001). Using global mean QI, QI SD and their interaction term resulted in the model of best fit (Akaike information criterion=191.8) for predicting SegE. Global mean QI≥20 or SS≥8 shows little chance for SegE. Once mean QI<20 or SS<8, the probability of SegE increases as QI SD increases. When combined with a signal quality parameter, the variation of signal quality between A-scans provides significant information about the quality of an OCT scan and can be used as a predictor of segmentation error.
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