AI降噪技术对脉络膜新生血管患者OCTA数据的影响
01
目的
研究AI降噪技术对于mCNV患者OCTA图像处理的特点
02
参试者
研究对象为年11月至年9月期间在日本京都大学眼科及视觉科学学系研究生医学院就诊的mCNV患者（等效球镜度数≤-6.00D或者眼轴长度≥26mm）。mCNV的诊断数据是依据SD-OCT、FFA和ICGA的检查结果，通过佳能OCTA的图像平均化处理技术再次验证mCNV的临床诊断和mCNV的存在。
03
研究方法
对所有参试者进行黄斑部的OCTA扫描--佳能OCTA（型号OCT-HS），扫描范围3*3mm，扫描线数为*。内置软件自动对扫描图像进行分层，获得外层视网膜-脉络膜层的En-Face图像（内外边界分别位于外丛状层的外边界和Bruch膜下8μm处）。将原始图像同10帧平均化后图像以及降噪图像进行对比分析，分析的参数主要包括血管密度（VD）、血管长度密度(VLD)、血管直径指数(VDI)和分形维数(FD)。
原始图像、AI降噪后图像、平均化处理图像的对比
A-C:76岁女性，右眼mCNV，D-F:60岁女性，左眼mCNV；
A-D:原始图像
B-E:AI降噪后图像
C-F:平均化处理后图像
mCNV原始、裁剪、二值化和骨架后的OCTA图像
A-D:76岁女性，右眼mCNV，E-H：60岁女性，左眼mCNV
A-E:原始图像
B-F:裁剪后的OCTA图像，用于更好的显示mCNV病变
C-G:二值化图像，用于计算血管密度（VD）
D-H:骨架图像，用于计算血管长度密度（VLD）和分形维数（FD）
血管直径指数（VDI）是通过VLD和FD来计算得到。
04
结论
AI降噪技术提高了OCTA图像量化数据的准确性，也提高了mCNV患者检测指标的质量。AI降噪过程降低了mCNV的VD（血管密度）、VDI（血管直径指数）、FD（分形维数），增加了VLD（血管长度密度），这些趋势与平均化处理技术的结果相似，使得mCNV血管变的清晰，模式复杂程度降低。而且AI人工降噪技术只需要一张OCTA图像，所以大大提高临床的检查效率，减少患者和临床工作人员的负担。
原始图像、AI降噪后图像、平均化处理后图像数据对比
CNR:contrast-to-noiseratio,对比信噪比
CNVdiagnosticscores：CNV诊断得分
05
小编说
利用深度学习的AI人工智能降噪技术最近在诊断和治疗、健康管理、药物研发和精准医疗方面发挥了重要作用。
在眼科方面，一些研究显示，AI人工智能降噪技术可以辅助青光眼视神经病变、糖尿病视网膜病变和中心性浆液性脉络膜视网膜病变的诊断。在本篇文章中,佳能OCTA利用AI人工智能降噪技术，对于mCNV的病灶诊断以及量化数据的分析更加具有优势。我们也相信未来AI降噪技术在眼科的应用范围会越来越广。
往期回顾
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平均化处理技术对于OCTA图像的影响
◆
图像平均化处理技术对于BRVO患者OCTA数据的影响
◆
AI降噪技术增强视网膜血管的可视化
佳能血流，感动常在
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