Ташаккур ба шумо барои боздид аз Nature.com.Шумо версияи браузерро бо дастгирии маҳдуди CSS истифода мебаред.Барои таҷрибаи беҳтарин, мо тавсия медиҳем, ки шумо браузери навшударо истифода баред (ё Ҳолати мутобиқатро дар Internet Explorer хомӯш кунед).Илова бар ин, барои таъмини дастгирии доимӣ, мо сайтро бе услубҳо ва JavaScript нишон медиҳем.
Слайдерҳо се мақоларо дар як слайд нишон медиҳанд.Барои гузаштан дар слайдҳо тугмаҳои қафо ва ояндаро истифода баред ё тугмаҳои контролери слайдро дар охири ҳар як слайд ҳаракат кунед.
Ангиографияи оптикии когерентии томографӣ (OCTA) як усули нави визуализатсияи рагҳои ретиналӣ мебошад.Гарчанде ки OCTA дорои бисёр барномаҳои клиникии умедбахш аст, муайян кардани сифати тасвир мушкил боқӣ мемонад.Мо системаи омӯзиши амиқро бо истифода аз таснифи шабакаи нейронии ResNet152, ки бо ImageNet пешакӣ омода карда шудааст, барои тасниф кардани тасвирҳои рӯякии капиллярҳо аз 347 сканҳои 134 бемор таҳия кардем.Тасвирҳо инчунин аз ҷониби ду баҳодиҳандаи мустақил барои модели омӯзиши назоратшуда ҳамчун ҳақиқати ҳақиқӣ ба таври дастӣ арзёбӣ шуданд.Азбаски талабот ба сифати тасвир метавонад вобаста ба танзимоти клиникӣ ё тадқиқотӣ фарқ кунад, ду модел омӯзонида шуданд, яке барои шинохти тасвири баландсифат ва дигаре барои шинохти тасвири пастсифат.Модели шабакаи нейронии мо майдони аълои зери каҷро нишон медиҳад (AUC), 95% CI 0,96-0,99, \(\kappa\) = 0,81), ки аз сатҳи сигнали гузоришкардаи мошин (AUC = 0,82, 95) хеле беҳтар аст. % CI).0,77–0,86, \(\kappa\) = 0,52 ва AUC = 0,78, 95% CI 0,73-0,83, \(\kappa\) = 0,27).Таҳқиқоти мо нишон медиҳад, ки усулҳои омӯзиши мошинро барои таҳияи усулҳои фасеҳ ва устувори сифат барои тасвирҳои OCTA истифода бурдан мумкин аст.
Ангиографияи оптикии когерентии томографӣ (OCTA) як усули нисбатан навест, ки ба томографияи оптикии когерентӣ (OCT) асос ёфтааст, ки метавонад барои визуализатсияи ғайриинвазивии микроваскулятсияи ретиналӣ истифода шавад.OCTA фарқияти шакли инъикосро аз импулсҳои такрории рӯшноӣ дар ҳамон минтақаи ретина чен мекунад ва пас аз он барқарорсозӣ метавонад барои ошкор кардани рагҳои хун бидуни истифодаи инвазивии рангҳо ё дигар агентҳои контраст ҳисоб карда шавад.OCTA инчунин имкон медиҳад, ки тасвири амиқи рагҳои рагҳоро фароҳам оварад, ки ба клиникҳо имкон медиҳад, ки қабатҳои рӯякӣ ва амиқи рагҳоро алоҳида тафтиш кунанд ва дар фарқ кардани бемории хориоретиналӣ кӯмак кунанд.
Гарчанде ки ин техника умедбахш аст, варианти сифати тасвир ҳамчун мушкилоти асосӣ барои таҳлили боэътимоди тасвир боқӣ мемонад, ки тафсири тасвирро душвор мегардонад ва қабули васеъи клиникиро пешгирӣ мекунад.Азбаски OCTA сканҳои сершумори OCT-ро истифода мебарад, он нисбат ба OCT стандартӣ ба артефактҳои тасвир ҳассостар аст.Аксари платформаҳои тиҷоратии OCTA метрикаи сифатии тасвири худро бо номи Қувваи Сигнал (SS) ё баъзан Индекси Қувваи Сигнал (SSI) пешниҳод мекунанд.Аммо, тасвирҳои дорои арзиши баланди SS ё SSI набудани артефактҳои тасвириро кафолат намедиҳанд, ки метавонанд ба ҳама гуна таҳлили тасвирҳои минбаъда таъсир расонанд ва боиси қарорҳои нодурусти клиникӣ гардад.Артефактҳои маъмулии тасвир, ки метавонанд дар тасвири OCTA пайдо шаванд, артефактҳои ҳаракат, артефактҳои сегментатсия, артефактҳои шаффофияти медиа ва артефактҳои проексияро дар бар мегиранд1,2,3.
Азбаски тадбирҳои аз OCTA гирифташуда ба монанди зичии рагҳо дар таҳқиқоти тарҷумавӣ, озмоишҳои клиникӣ ва амалияи клиникӣ бештар истифода мешаванд, зарурати фаврӣ таҳияи равандҳои боэътимод ва боэътимоди назорати сифати тасвир барои бартараф кардани артефактҳои тасвир вуҷуд дорад4.Пайвастҳои гузариш, ки бо номи пайвастҳои боқимонда низ маълуманд, пешгӯиҳо дар меъмории шабакаи нейронӣ мебошанд, ки ба иттилоот имкон медиҳанд, ки қабатҳои конволютсионӣ ҳангоми нигоҳ доштани маълумот дар миқёс ё қарорҳои гуногун гузаранд5.Азбаски артефактҳои тасвирӣ метавонанд ба иҷрои тасвирҳои миқёси хурд ва умумии калон таъсир расонанд, шабакаҳои нейронӣ барои автоматикунонии ин вазифаи назорати сифат мувофиқанд5.Корҳои ба наздикӣ нашршуда барои шабакаҳои амиқи нейронии конволютсионӣ, ки бо истифода аз маълумоти баландсифати ҳисобкунакҳои инсонӣ таълим дода шудаанд, ваъда медиҳанд.
Дар ин таҳқиқот, мо як шабакаи нейронии конволютсионӣ-пайвастшавиро меомӯзем, то сифати тасвирҳои OCTA-ро ба таври худкор муайян кунад.Мо ба кори қаблӣ тавассути таҳияи моделҳои алоҳида барои муайян кардани тасвирҳои баландсифат ва тасвирҳои пастсифат такя мекунем, зеро талабот ба сифати тасвир метавонад барои сенарияҳои мушаххаси клиникӣ ё тадқиқотӣ фарқ кунад.Мо натиҷаҳои ин шабакаҳоро бо шабакаҳои нейронии конволютсионӣ бидуни пайвастшавӣ муқоиса мекунем, то арзиши дохил кардани хусусиятҳоро дар сатҳҳои гуногуни гранулярӣ дар доираи омӯзиши амиқ арзёбӣ кунем.Сипас, мо натиҷаҳои худро бо қувваи сигнал муқоиса кардем, ченаки маъмули сифати тасвири аз ҷониби истеҳсолкунандагон пешниҳодшуда.
Тадқиқоти мо беморони гирифтори диабети қандро, ки аз 11 августи соли 2017 то 11 апрели соли 2019 дар Маркази чашми Йел буданд, дар бар гирифт. Беморони гирифтори ҳама гуна бемории хориоретиналии ғайридиабетӣ хориҷ карда шуданд.Дар асоси синну сол, ҷинс, нажод, сифати тасвир ё ягон омили дигар меъёрҳои дохилкунӣ ё истисно вуҷуд надоштанд.
Тасвирҳои OCTA бо истифода аз платформаи AngioPlex дар Cirrus HD-OCT 5000 (Carl Zeiss Meditec Inc, Dublin, CA) зери протоколҳои тасвири 8\(\times\)8 мм ва 6\(\times\)6 мм гирифта шудаанд.Аз ҳар як иштирокчии тадқиқот розигии огоҳона барои иштирок дар тадқиқот гирифта шуд ва Шӯрои баррасии институтсионалии Донишгоҳи Йел (IRB) истифодаи розигии огоҳона бо аксбардории глобалиро барои ҳамаи ин беморон тасдиқ кард.Ба принципхои Декларацияи Хельсинки риоя карда.Тадқиқот аз ҷониби Донишгоҳи Йел IRB тасдиқ шудааст.
Тасвирҳои лавҳаи рӯизаминӣ дар асоси холҳои қаблан тавсифшудаи Motion Artifact (MAS), Score Segmentation Artifact Score (SAS), маркази фовеа, мавҷудияти шаффофияти медиа ва визуализатсияи хуби капиллярҳои хурд, ки аз ҷониби арзёбӣкунандаи тасвир муайян карда шуда буд, арзёбӣ карда шуданд.Тасвирҳоро ду арзёбандаи мустақил (RD ва JW) таҳлил карданд.Тасвир баҳои баҳои 2 дорад (мувофиқ аст), агар ҳамаи меъёрҳои зерин ҷавобгӯ бошанд: тасвир дар маркази фовеа ҷойгир шудааст (камтар аз 100 пиксел аз маркази тасвир), MAS 1 ё 2, SAS 1 ва шаффофияти медиа камтар аз 1 аст. Дар тасвирҳои андозаи / 16 мавҷуд аст ва капиллярҳои хурд дар тасвирҳои аз 15/16 калонтар дида мешаванд.Тасвир 0 (бе рейтинг) баҳо дода мешавад, агар яке аз меъёрҳои зерин ҷавобгӯ бошад: тасвир аз марказ аст, агар MAS 4 бошад, агар SAS 2 бошад ё шаффофияти миёна аз 1/4 тасвир зиёд бошад ва капиллярҳои хурдро барои фарқ кардан бештар аз 1 тасвир /4 танзим кардан мумкин нест.Ҳамаи тасвирҳои дигар, ки ба меъёрҳои баҳодиҳии 0 ё 2 мувофиқат намекунанд, ҳамчун 1 баҳо дода мешаванд (буридани).
Дар расм.1 тасвирҳои намунавӣ барои ҳар як баҳодиҳии миқёсӣ ва артефактҳои тасвириро нишон медиҳад.Эътимоднокии байнибаҳодиҳандагони холҳои инфиродӣ аз рӯи вазни каппа Коэн баҳо дода шуд8.Холҳои инфиродии ҳар як баҳодиҳанда барои ба даст овардани холҳои умумӣ барои ҳар як тасвир, аз 0 то 4 ҷамъ карда мешаванд. Тасвирҳо бо холҳои умумии 4 хуб ҳисобида мешаванд.Тасвирҳо бо холҳои умумии 0 ё 1 сифати паст ҳисобида мешаванд.
Шабакаи нейронии конволютсионии меъмории ResNet152 (расми 3A.i) бо истифода аз fast.ai ва чаҳорчӯбаи PyTorch5, 9, 10, 11 тавлид шудааст, ки дар тасвирҳо аз пойгоҳи додаҳои ImageNet пешакӣ омӯзонида шудааст. филтрҳо барои скан кардани порчаҳои тасвир барои омӯзиши хусусиятҳои фазоӣ ва маҳаллӣ.ResNet-и омӯзонидашудаи мо як шабакаи 152-қабати нейронӣ мебошад, ки бо холигоҳҳо ё “пайвандҳои боқимонда” тавсиф мешавад, ки ҳамзамон маълумотро бо қарорҳои гуногун интиқол медиҳад.Бо тарҳрезии иттилоот дар қарорҳои гуногун дар шабака, платформа метавонад хусусиятҳои тасвирҳои пастсифатро дар сатҳҳои гуногуни тафсилот омӯзад.Илова ба модели ResNet-и худ, мо инчунин AlexNet-ро омӯзонидем, ки меъмории шабакаи нейрон хуб омӯхта шудааст, бидуни пайвастҳои гумшуда барои муқоиса (Расми 3A.ii)12.Бе пайвастҳои гумшуда, ин шабака қодир нест, ки хусусиятҳоро бо дараҷаи баландтар сабт кунад.
Маҷмӯи тасвири аслии 8\(\times\)8mm OCTA13 бо истифода аз усулҳои инъикоси уфуқӣ ва амудӣ такмил дода шудааст.Пас аз он маҷмӯи пурраи додаҳо дар сатҳи тасвир ба таври тасодуфӣ ба омӯзиш (51,2%), санҷиш (12,8%), танзими гиперпараметрҳо (16%) ва санҷиши додаҳо (20%) бо истифода аз асбобҳои scikit-learn python14 тақсим карда шуд.Ду ҳолат баррасӣ шуд, яке дар асоси ошкор кардани тасвирҳои баландтарин (холҳои умумӣ 4) ва дигаре дар асоси ошкор кардани танҳо тасвирҳои пасттарин (холҳои умумӣ 0 ё 1).Барои ҳар як ҳолати истифодаи баландсифат ва пастсифат, шабакаи нейронӣ як маротиба дар маълумоти тасвирии мо аз нав омӯзонида мешавад.Дар ҳар як ҳолати истифода, шабакаи нейрон барои 10 давра омӯзонида шуд, ба истиснои вазни баландтарин қабатҳо ях карда шуданд ва вазнҳои ҳамаи параметрҳои дохилӣ дар тӯли 40 давра бо истифода аз усули табъизи суръати омӯзиш бо функсияи талафоти байни энтропия 15, омӯхта шуданд. 16..Функсияи талафоти байни энтропия ченаки миқёси логарифмикии ихтилофи байни тамғакоғазҳои пешгӯии шабака ва маълумоти воқеӣ мебошад.Ҳангоми омӯзиш, градиент аз рӯи параметрҳои дохилии шабакаи нейронӣ барои кам кардани талафот анҷом дода мешавад.Суръати омӯзиш, суръати тарки мактаб ва гиперпараметрҳои коҳиши вазн бо истифода аз оптимизатсияи Bayesian бо 2 нуқтаи ибтидоии тасодуфӣ ва 10 итератсия танзим карда шуданд ва AUC дар маҷмӯи додаҳо бо истифода аз гиперпараметрҳо ҳамчун ҳадафи 17 танзим карда шуданд.
Намунаҳои намояндагии тасвирҳои 8 × 8 мм OCTA аз plexuses капиллярии сатҳӣ 2 (A, B), 1 (C, D) ва 0 (E, F) ба даст оварданд.Артефактҳои тасвирӣ, ки нишон дода шудаанд, иборатанд аз хатҳои милт-милт (тирҳо), артефактҳои сегментатсия (ситорачаҳо) ва шаффофияти медиа (тирҳо).Тасвир (E) низ аз марказ берун аст.
Пас аз он каҷҳои хусусиятҳои амалиётии қабулкунанда (ROC) барои ҳама моделҳои шабакаи нейронӣ тавлид карда мешаванд ва барои ҳар як ҳолати истифодаи пастсифат ва баландсифат гузоришҳои қувваи сигнали муҳаррик тавлид мешаванд.Майдони зери каҷ (AUC) бо истифода аз бастаи pROC R ҳисоб карда шуд ва 95% фосилаҳои эътимод ва арзишҳои p бо усули DeLong ҳисоб карда шуданд18,19.Холҳои ҷамъбастии баҳодиҳандагони инсонӣ ҳамчун асос барои ҳама ҳисобҳои ROC истифода мешаванд.Барои қувваи сигнале, ки мошин гузориш додааст, AUC ду маротиба ҳисоб карда шуд: як маротиба барои қатъи сифати баланди миқёспазирӣ ва як маротиба барои қатъи сифати пасти миқёспазирӣ.Шабакаи нейрон бо қувваи сигнали AUC муқоиса карда мешавад, ки шароити омӯзиш ва арзёбии худро инъикос мекунад.
Барои санҷиши минбаъдаи модели омӯзиши амиқи омӯзонидашуда дар маҷмӯи додаҳои алоҳида, моделҳои баландсифат ва пастсифат мустақиман ба арзёбии иҷрои 32 тасвири рӯи рӯи пурраи 6\(\times\) 6 мм, ки аз Донишгоҳи Йел ҷамъоварӣ шудаанд, татбиқ карда шуданд.Массаи чашм дар як вақт бо тасвир 8 \(\ маротиба \) 8 мм марказонида мешавад.Тасвирҳои 6\(\×\) 6 мм аз ҷониби ҳамон баҳодиҳандагон (RD ва JW) ба ҳамон тарз бо тасвирҳои 8\(\×\) 8 мм ба таври дастӣ баҳо дода шуданд, AUC, инчунин дақиқӣ ва каппаи Коэн ҳисоб карда шуд. .баробар.
Таносуби номутавозунии синф барои модели пастсифат 158:189 (\(\rho = 1,19\)) ва барои модели баландсифат 80:267 (\(\rho = 3,3\)) мебошад.Азбаски таносуби номутавозунии синф камтар аз 1: 4 аст, барои ислоҳи номутавозунии синфҳо ягон тағйироти мушаххаси меъморӣ анҷом дода нашудааст20,21.
Барои беҳтар тасаввур кардани раванди таълим, харитаҳои фаъолсозии синф барои ҳамаи чаҳор модели омӯзиши амиқ таҳия карда шуданд: модели баландсифати ResNet152, модели пастсифати ResNet152, модели баландсифати AlexNet ва модели пастсифати AlexNet.Харитаҳои фаъолсозии синфҳо аз қабатҳои конволютсионии вурудии ин чаҳор модел тавлид мешаванд ва харитаҳои гармӣ тавассути фарогирии харитаҳои фаъолсозӣ бо тасвирҳои манбаъ аз маҷмӯаҳои тасдиқи 8 × 8 мм ва 6 × 6 мм сохта мешаванд22, 23.
Версияи R 4.0.3 барои ҳама ҳисобҳои оморӣ истифода мешуд ва визуализатсияҳо бо истифода аз китобхонаи абзори графикии ggplot2 сохта шудаанд.
Мо аз 134 нафар 347 тасвири фронталии плексуси капиллярии сатҳӣ, ки андозааш 8 \(\ маротиба \)8 мм аст, ҷамъ овардем.Мошин қувваи сигналро дар миқёси аз 0 то 10 барои ҳама тасвирҳо гузориш дод (ба ҳисоби миёна = 6,99 ± 2,29).Аз 347 тасвири ба даст овардашуда синну соли миёнаи муоина 58,7 ± 14,6 сол ва 39,2% аз беморони мард буд.Аз тамоми тасвирҳо 30,8% аз қафқозҳо, 32,6% аз сиёҳпӯстон, 30,8% аз испониҳо, 4% аз осиёиҳо ва 1,7% аз дигар нажодҳо буданд (Ҷадвали 1).).Тақсимоти синну соли беморони гирифтори OCTA вобаста ба сифати тасвир ба таври назаррас фарқ мекард (p <0.001).Фоизи тасвирҳои баландсифат дар беморони ҷавони 18-45 сола дар муқоиса бо 12,2% тасвирҳои пастсифат 33,8% буд (Ҷадвали 1).Тақсимоти ҳолати ретинопатияи диабетикӣ низ дар сифати тасвир ба таври назаррас фарқ мекард (p <0.017).Дар байни ҳамаи тасвирҳои баландсифат, фоизи беморони гирифтори PDR 18,8% дар муқоиса бо 38,8% ҳамаи тасвирҳои пастсифат (Ҷадвали 1).
Рейтингҳои инфиродии ҳамаи тасвирҳо эътимоднокии мӯътадил ва қавӣ байни рейтингҳоро байни одамоне, ки тасвирҳоро мехонанд (каппа вазншудаи Коэн = 0,79, 95% CI: 0,76-0,82) нишон доданд ва ягон нуқтаи тасвир вуҷуд надошт, ки баҳодиҳандагон аз 1 зиёдтар фарқ кунанд (расми 1). 2А)..Шиддати сигнал бо баҳодиҳии дастӣ ба таври назаррас алоқаманд буд (таносуби лаҳзаи маҳсулоти Pearson = 0.58, 95% CI 0.51-0.65, p<0.001), аммо тасвирҳои зиёде ҳамчун шиддатнокии сигнали баланд, вале баҳои дастӣ паст муайян карда шуданд (расми .2B).
Ҳангоми омӯзиши меъмории ResNet152 ва AlexNet, талафоти байниэнтропӣ дар тасдиқ ва омӯзиш зиёда аз 50 давраро ташкил медиҳад (Расми 3B, C).Дурустии тасдиқкунӣ дар давраи ниҳоии омӯзиш зиёда аз 90% барои ҳолатҳои истифодаи сифати баланд ва пастсифат аст.
Каҷҳои иҷрои қабулкунанда нишон медиҳанд, ки модели ResNet152 аз қувваи сигнале, ки мошин дар ҳолатҳои истифодаи паст ва сифати баланд хабар додааст, ба таври назаррас баландтар аст (p <0.001).Модели ResNet152 инчунин аз меъмории AlexNet ба таври назаррас бартарӣ дорад (мутаносибан p = 0,005 ва p = 0,014 барои ҳолатҳои сифати паст ва сифати баланд).Моделҳои натиҷавӣ барои ҳар яке аз ин вазифаҳо тавонистанд арзишҳои AUC-ро мутаносибан 0,99 ва 0,97 ба даст оранд, ки ин аз арзишҳои мувофиқи AUC 0,82 ва 0,78 барои шохиси қувваи сигнали мошин ё 0,97 ва 0,94 барои AlexNet беҳтар аст. ..(расми 3).Фарқи байни ResNet ва AUC дар қувваи сигнал ҳангоми шинохтани тасвирҳои баландсифат баландтар аст, ки бартариҳои иловагии истифодаи ResNet барои ин вазифаро нишон медиҳад.
Графикҳо қобилияти ҳар як баҳодиҳии мустақилро барои баҳо додан ва муқоиса кардан бо қувваи сигнале, ки мошин хабар додааст, нишон медиҳад.$A) Маблаѓи холњои бањогузорї барои ташкили шумораи умумии холњои бањогузорї истифода мешавад.Тасвирҳое, ки холҳои миқёспазирии умумии 4-ро ташкил медиҳанд, сифати баланд таъин карда мешаванд, дар ҳоле ки ба тасвирҳои дорои холҳои миқёспазирии умумии 1 ё камтар сифати паст таъин карда мешаванд.(B) Шиддати сигнал бо ҳисобҳои дастӣ мувофиқат мекунад, аммо тасвирҳои дорои шиддатнокии баланди сигнал метавонанд сифати пасттар дошта бошанд.Хати нуқтаи сурх ҳадди сифатро, ки аз ҷониби истеҳсолкунанда тавсия шудааст, дар асоси қувваи сигнал (қувваи сигнал \(\ge\)6) нишон медиҳад.
Омӯзиши интиқоли ResNet беҳбудии назаррасро дар муайянкунии сифати тасвир барои ҳолатҳои истифодаи сифати паст ва сифати баланд дар муқоиса бо сатҳи сигналҳои аз ҷониби мошин гузоришшуда таъмин мекунад.(A) Диаграммаҳои меъмории соддакардашудаи (i) ResNet152 ва (ii) меъмории AlexNet.(B) Таърихи омӯзиш ва каҷҳои иҷрои қабулкунанда барои ResNet152 дар муқоиса бо қувваи сигнали мошини гузоришшуда ва меъёрҳои сифати пасти AlexNet.(C) Таърихи таълими қабулкунаки ResNet152 ва хатҳои иҷроиш дар муқоиса бо қувваи сигнали мошин ва меъёрҳои сифати баланди AlexNet.
Пас аз тасҳеҳ кардани ҳадди сарҳади қарор, дақиқии максималии пешгӯии модели ResNet152 барои парвандаи пастсифат 95,3% ва барои ҳолати баландсифат 93,5% аст (Ҷадвали 2).Андозаи максималии пешгӯии модели AlexNet барои парвандаи пастсифат 91,0% ва барои парвандаи баландсифат 90,1% мебошад (Ҷадвали 2).Дурустии ҳадди аксар пешгӯии қувваи сигнал 76,1% барои ҳолати пастсифат ва 77,8% барои истифодаи сифати баланд аст.Мувофиқи каппаи Коэн (\(\kappa\)), мувофиқат байни модели ResNet152 ва ҳисобкунакҳо барои парвандаи пастсифат 0,90 ва барои парвандаи баландсифат 0,81 аст.Коэн AlexNet kappa барои ҳолатҳои истифодаи пастсифат ва баландсифат мутаносибан 0,82 ва 0,71 аст.Қувваи сигнали Коэн барои ҳолатҳои истифодаи паст ва сифати баланд мутаносибан 0,52 ва 0,27 аст.
Тасдиқи моделҳои шинохти баланд ва пастсифат дар тасвирҳои 6\(\x\) лавҳаи ҳамвории 6 мм қобилияти модели омӯзонидашударо барои муайян кардани сифати тасвир дар параметрҳои гуногуни тасвир нишон медиҳад.Ҳангоми истифодаи плитаҳои 6\(\x\) 6 мм барои сифати тасвир, модели пастсифат AUC 0,83 (95% CI: 0,69-0,98) ва модели баландсифат AUC 0,85 дошт.(95% CI: 0,55–1,00) (Ҷадвали 2).
Санҷиши визуалии харитаҳои фаъолсозии синфи қабати вурудӣ нишон дод, ки ҳама шабакаҳои нейронии омӯзонидашуда ҳангоми таснифоти тасвир хусусиятҳои тасвирро истифода мебаранд (расми 4А, В).Барои тасвирҳои 8 \(\ маротиба \) 8 мм ва 6 \(\ маротиба \) 6 мм, тасвирҳои фаъолсозии ResNet рагҳои ретинавиро бодиққат пайгирӣ мекунанд.Харитаҳои фаъолсозии AlexNet инчунин рагҳои ретинаро пайгирӣ мекунанд, аммо бо ҳалли дағал.
Харитаҳои фаъолсозии синф барои моделҳои ResNet152 ва AlexNet хусусиятҳои марбут ба сифати тасвирро таъкид мекунанд.(A) Харитаи фаъолсозии синф, ки фаъолсозии ҳамоҳангиро пас аз рагҳои рӯдаи ретиналӣ дар тасвирҳои тасдиқкунии 8 \(\ маротиба \) 8 мм ва (B) андоза дар тасвирҳои хурдтари 6 \(\ маротиба \) 6 мм-ро нишон медиҳад.Модели LQ аз рӯи меъёрҳои пастсифат омӯзонида шудааст, модели HQ аз рӯи меъёрҳои сифат омӯзонида шудааст.
Пештар нишон дода шуда буд, ки сифати тасвир метавонад ба ҳама гуна миқдори тасвирҳои OCTA таъсир расонад.Илова бар ин, мавҷудияти ретинопатия боиси афзоиши артефактҳои тасвирӣ мегардад7,26.Дарвоқеъ, дар маълумоти мо, мувофиқи таҳқиқоти қаблӣ, мо робитаи назаррасро байни афзоиши синну сол ва вазнинии бемории ретиналӣ ва бад шудани сифати тасвир ёфтем (p <0.001, p = 0.017 барои синну сол ва ҳолати DR; Ҷадвали 1) 27 Аз ин рӯ, пеш аз анҷом додани ҳама гуна таҳлили миқдории тасвирҳои OCTA баҳо додан ба сифати тасвир муҳим аст.Аксари тадқиқотҳое, ки тасвирҳои OCTA-ро таҳлил мекунанд, ҳадди аққали шиддатнокии сигналро, ки аз ҷониби мошин гузориш дода шудаанд, истифода мебаранд, то тасвирҳои пастсифатро истисно кунанд.Гарчанде ки шиддатнокии сигнал нишон дода шудааст, ки ба миқдори параметрҳои OCTA таъсир мерасонад, танҳо шиддатнокии баланди сигнал барои истисно кардани тасвирҳо бо артефактҳои тасвир кофӣ нест2,3,28,29.Бинобар ин, усули боэътимоди назорати сифати тасвирро таҳия кардан лозим аст.Бо ин мақсад, мо иҷрои усулҳои омӯзиши амиқи назоратшавандаро нисбат ба қувваи сигнале, ки мошин гузориш додааст, арзёбӣ мекунем.
Мо якчанд моделҳоро барои арзёбии сифати тасвир таҳия кардем, зеро ҳолатҳои гуногуни истифодаи OCTA метавонанд талаботи гуногуни сифати тасвир дошта бошанд.Масалан, тасвирҳо бояд сифати баландтар бошанд.Илова бар ин, параметрҳои мушаххаси миқдории таваҷҷӯҳ низ муҳиманд.Масалан, майдони минтақаи аваскулярии фовеа аз абрнок будани муҳити ғайримарказӣ вобаста нест, балки ба зичии рагҳо таъсир мерасонад.Ҳангоме ки таҳқиқоти мо идома медиҳад, ки ба равиши умумӣ ба сифати тасвир, ки ба талаботи ягон санҷиши мушаххас вобаста нест, балки нияти мустақиман иваз кардани қувваи сигнали гузоришкардаи мошинро дорад, мо умедворем, ки ба корбарон дараҷаи бештари назоратро фароҳам орем, то онҳо метавонад метрикаи мушаххаси таваҷҷӯҳи корбарро интихоб кунад.моделеро интихоб кунед, ки ба ҳадди ниҳоии артефактҳои тасвир мувофиқат кунад.
Барои саҳнаҳои пастсифат ва баландсифат, мо иҷрои аълои шабакаҳои нейронии амиқи конволютсионӣ бо пайвастшавӣ бо AUC мутаносибан 0,97 ва 0,99 ва моделҳои пастсифатро нишон медиҳем.Мо инчунин самаранокии бартарии равиши омӯзиши амиқи худро дар муқоиса бо сатҳҳои сигнале, ки танҳо мошинҳо гузориш медиҳанд, нишон медиҳем.Пайвастҳои гузариш ба шабакаҳои нейрон имкон медиҳад, ки хусусиятҳоро дар сатҳҳои гуногуни тафсилот омӯзанд, ҷанбаҳои дақиқтари тасвирҳоро (масалан, контраст) ва инчунин хусусиятҳои умумиро (масалан, марказонидани тасвир30,31) сабт кунанд.Азбаски артефактҳои тасвирӣ, ки ба сифати тасвир таъсир мерасонанд, эҳтимолан дар доираи васеъ муайян карда мешаванд, меъмории шабакаи нейронӣ бо пайвастҳои гумшуда метавонанд нисбат ба онҳое, ки вазифаҳои муайянкунии сифати тасвир надоранд, беҳтар кор кунанд.
Ҳангоми санҷиши модели мо дар тасвирҳои 6\(\×6мм) OCTA, мо дар муқоиса бо андозаи модели барои тасниф омӯзонидашуда коҳиш ёфтани иҷрои таснифотро ҳам барои моделҳои баландсифат ва ҳам пастсифат мушоҳида кардем (расми 2).Дар муқоиса бо модели ResNet, модели AlexNet пастравии калонтар дорад.Фаъолияти нисбатан беҳтари ResNet метавонад ба қобилияти пайвастҳои боқимонда барои интиқоли иттилоот дар миқёсҳои гуногун вобаста бошад, ки ин моделро барои тасниф кардани тасвирҳои дар миқёс ва/ё калонкунии гуногун гирифташуда устувортар мекунад.
Баъзе фарқиятҳо байни тасвирҳои 8 \(\×\) 8 мм ва 6 \(\×\) 6 мм метавонанд ба таснифоти бад оварда расонанд, аз он ҷумла таносуби нисбатан баланди тасвирҳо, ки минтақаҳои аваскулярии фовеа, тағирёбии намоён, аркадаҳои рагҳо ва нест асаби оптикӣ дар тасвир 6 × 6 мм.Бо вуҷуди ин, модели ResNet-и баландсифати мо тавонист AUC-ро барои тасвирҳои 6 \(\ x\) 6 мм 85% ба даст орад, ки конфигуратсияе, ки модел барои он омӯзонида нашудааст, ва нишон медиҳад, ки иттилооти сифати тасвир дар шабакаи нейрон рамзгузорӣ шудааст. мувофиқ аст.барои як андозаи тасвир ё конфигуратсияи мошин берун аз таълими он (Ҷадвали 2).Бо боварӣ, харитаҳои фаъолсозии ба монанди ResNet- ва AlexNet тасвирҳои 8 \(\ маротиба \) 8 мм ва 6 \ (\ маротиба \) 6 мм тавонистанд рагҳои ретиналиро дар ҳарду ҳолат таъкид кунанд, ки ин модел дорои маълумоти муҳим аст.барои тасниф кардани ҳарду намуди тасвирҳои OCTA татбиқ мешаванд (расми 4).
Лауэрман ва дигарон.Арзёбии сифати тасвир дар тасвирҳои OCTA ба ҳамин монанд бо истифода аз меъмории Inception, шабакаи дигари нейронии конволютсионии гузариш ба пайвастшавӣ6,32 бо истифода аз усулҳои омӯзиши амиқ анҷом дода шуд.Онҳо инчунин тадқиқотро бо тасвирҳои плексуси капиллярии рӯякӣ маҳдуд карданд, аммо танҳо бо истифода аз тасвирҳои хурдтари 3 × 3 мм аз Optovue AngioVue, гарчанде ки беморони гирифтори бемориҳои гуногуни хориоретиналӣ низ дохил карда шуданд.Кори мо бар пояҳои онҳо, аз ҷумла моделҳои сершумор барои ҳалли меъёрҳои гуногуни сифати тасвир ва тасдиқи натиҷаҳо барои тасвирҳои андозаҳои гуногун асос ёфтааст.Мо инчунин метрикаи AUC-и моделҳои омӯзиши мошинро гузориш медиҳем ва дақиқии аллакай таъсирбахши онҳоро (90%)6 ҳам барои моделҳои пастсифат (96%) ва ҳам баландсифат (95,7%) зиёд мекунем6.
Ин тренинг якчанд маҳдудиятҳо дорад.Аввалан, тасвирҳо танҳо бо як мошини OCTA, аз ҷумла танҳо тасвирҳои плексуси капиллярии рӯизаминӣ дар 8 \ (\ маротиба \) 8 мм ва 6 \ (\ маротиба \) 6 мм гирифта шуданд.Сабаби истисно кардани тасвирҳо аз қабатҳои амиқтар дар он аст, ки артефактҳои проексия метавонанд арзёбии дастӣ ба тасвирҳоро душвортар ва эҳтимолан камтар мувофиқ гардонанд.Ғайр аз он, тасвирҳо танҳо дар беморони гирифтори диабет ба даст оварда шудаанд, ки OCTA барои онҳо ҳамчун воситаи муҳими ташхис ва пешгӯӣ пайдо мешавад33,34.Гарчанде ки мо тавонистем модели худро дар тасвирҳои андозаҳои гуногун санҷида тавонистем, то натиҷаҳо устувор бошанд, мо натавонистем маҷмӯи додаҳои мувофиқро аз марказҳои гуногун муайян кунем, ки арзёбии моро дар бораи умумӣ шудани модел маҳдуд кард.Гарчанде ки тасвирҳо танҳо аз як марказ гирифта шудаанд, онҳо аз беморони миллатҳои гуногун ва нажодӣ гирифта шудаанд, ки ин як қувваи беназири таҳқиқоти мост.Бо дохил кардани гуногунии раванди таълим, мо умедворем, ки натиҷаҳои мо ба маънои васеътар умумӣ хоҳанд шуд ва мо аз рамзгузории ғарази нажодӣ дар моделҳое, ки мо таълим медиҳем, худдорӣ мекунем.
Таҳқиқоти мо нишон медиҳад, ки шабакаҳои нейронии пайвастшавӣ метавонанд барои ба даст овардани нишондиҳандаҳои баланд дар муайян кардани сифати тасвири OCTA омӯзонида шаванд.Мо ин моделҳоро ҳамчун асбоб барои таҳқиқоти минбаъда пешниҳод мекунем.Азбаски ченакҳои гуногун метавонанд талаботи гуногуни сифати тасвир дошта бошанд, модели назорати сифатро барои ҳар як метр бо истифода аз сохтори дар ин ҷо муқарраршуда таҳия кардан мумкин аст.
Тадқиқоти оянда бояд тасвирҳои андозаҳои гуногунро аз умқи гуногун ва мошинҳои гуногуни OCTA барои ба даст овардани раванди амиқи омӯзиши сифати тасвир, ки мумкин аст ба платформаҳои OCTA ва протоколҳои тасвирӣ умумӣ шаванд, дар бар гирад.Тадқиқоти ҷорӣ инчунин ба равишҳои омӯзиши амиқи назоратшаванда асос ёфтааст, ки баҳодиҳии инсонӣ ва баҳодиҳии тасвирро талаб мекунанд, ки метавонанд барои маҷмӯи додаҳои калон меҳнатталаб ва вақтро сарф кунанд.Муайян кардан лозим аст, ки оё усулҳои омӯзиши амиқ бидуни назорат метавонанд байни тасвирҳои пастсифат ва тасвирҳои баландсифат ба таври кофӣ фарқ кунанд.
Азбаски технологияи OCTA таҳаввулро идома медиҳад ва суръати сканкунӣ афзоиш меёбад, ҳодисаҳои артефактҳои тасвирӣ ва тасвирҳои пастсифат метавонанд кам шаванд.Такмилдиҳии нармафзор, аз қабили хусусияти тозакунии артефактҳои ба наздикӣ ҷорӣшуда, инчунин метавонад ин маҳдудиятҳоро коҳиш диҳад.Бо вуҷуди ин, мушкилоти зиёде боқӣ мемонанд, зеро тасвири беморони дорои фиксияи суст ё абрии назарраси ВАО ҳамеша ба артефактҳои тасвир оварда мерасонад.Азбаски OCTA дар озмоишҳои клиникӣ васеътар истифода мешавад, баррасии дақиқ барои муқаррар кардани дастурҳои дақиқ барои сатҳҳои қобили қабули артефакт барои таҳлили тасвир зарур аст.Татбиқи усулҳои омӯзиши амиқ ба тасвирҳои OCTA ваъдаи бузург дорад ва таҳқиқоти минбаъда дар ин соҳа барои таҳияи равиши устувор ба назорати сифати тасвир зарур аст.
Рамзи дар таҳқиқоти ҷорӣ истифодашуда дар анбори octa-qc дастрас аст, https://github.com/rahuldhodapkar/octa-qc.Маҷмӯаҳои маълумоте, ки дар ҷараёни омӯзиши ҷорӣ тавлид ва/ё таҳлил шудаанд, аз муаллифони мувофиқ бо дархости асоснок дастрас мебошанд.
Spaide, RF, Fujimoto, JG & Waheed, NK Артефактҳои тасвирӣ дар ангиографияи когерентии оптикӣ.Ретина 35, 2163–2180 (2015).
Феннер, BJ ва дигарон.Муайян кардани хусусиятҳои тасвирӣ, ки сифат ва такроршавандагии андозагирии зичии plexus капиллярии ретиналӣ дар ангиографияи OCT-ро муайян мекунанд.БР.J. Офтальмол.102, 509–514 (2018).
Лауэрман, JL ва дигарон.Таъсири технологияи пайгирии чашм ба сифати тасвири ангиографияи OCT дар дегенератсияи макулярии вобаста ба синну сол.Арки қабр.клиникӣ.Exp.офтальмология.255, 1535–1542 (2017).
Babyuch AS ва дигарон.Андозагирии зичии перфузияи капиллярии OCTA барои ошкор ва арзёбии ишемияи макулярӣ истифода мешавад.ҷарроҳии чашм.Imaging лазерии ретиналӣ 51, S30–S36 (2020).
Ҳе, К., Чжан, X., Рен, С. ва Сан, Ҷ. Омӯзиши амиқ барои шинохти тасвир.Соли 2016 дар Конфронси IEEE оид ба биниши компютерӣ ва шинохти намуна (2016).
Лауэрман, JL ва дигарон.Арзёбии сифати тасвири ангиографии автоматии OCT бо истифода аз алгоритмҳои омӯзиши амиқ.Арки қабр.клиникӣ.Exp.офтальмология.257, 1641–1648 (2019).
Лауэрман, J. ва дигарон.Паҳншавии хатогиҳои сегментатсия ва артефактҳои ҳаракат дар ангиографияи OCT аз бемории ретина вобаста аст.Арки қабр.клиникӣ.Exp.офтальмология.256, 1807–1816 (2018).
Паск, Одам ва дигарон.Pytorch: Китобхонаи таълимии амиқи ҳатмӣ ва баландсифат.Коркарди пешрафтаи иттилооти нейрон.система.32, 8026–8037 (2019).
Денг, Ҷ.ImageNet: Махзани маълумотҳои иерархивии тасвирҳои миқёси калон.2009 Конфронси IEEE оид ба биниши компютер ва шинохти намуна.248–255.(2009).
Крижевский А., Сутзкевер И. ва Хинтон GE Imagenet тасниф бо истифода аз шабакаҳои нейронии амиқи конволютсионӣ.Коркарди пешрафтаи иттилооти нейрон.система.25, 1 (2012).