v1.0.2

Hämoglobin ist das eisenhaltige Protein, das Sauerstoff in Ihrem Blutkreislauf transportiert. RetinaLyze Glaucoma misst die relative Hämoglobinmenge im Sehnervenkopf im Verhältnis zu den Hauptgefäßen der Netzhaut.

Je dicker das Gewebe oder je höher die Hämoglobinkonzentration , desto intensiver ist die Farbe , und je dünner das Gewebe oder je weniger Blut vorhanden ist, desto weißer erscheint es. Somit kann die Hämoglobinkonzentration in der Papille als Hinweis auf das Vorliegen eines Glaukoms herangezogen werden.

Heatmap

Die folgende Abbildung zeigt den Unterschied im Hämoglobingehalt (relativ zu den Gefäßen) zwischen einem normalen Sehnervenkopf und einem glaukomatösen Sehnervenkopf. 100% auf der Skala bezieht sich auf den Hämoglobingehalt in den zentralen Gefäßen der Netzhaut. Wärmere Farben stehen für hohe Hämoglobindichten und kühlere Farben für Bereiche mit geringerer Durchblutung oder dünnem Gewebe.

Open

Normale (links) und glaukomatöse (rechts) Sehnervenköpfe

RetinaLyze Glaucoma bewertet den Hämoglobingehalt im Augenhintergrund (Arterien, Venen, Randsaum und Exkavation) durch Auswertung der Farben im Fundusbild. Die Gefäße werden als Referenz für die Kalibrierung verwendet.

Schließlich wird eine Globin-Diskriminanzfunktion (GDF) berechnet, um zu beurteilen, ob eine Schädigung des ONH vorliegt, die auf ein Glaukom hinweist.

Eine ausführlichere Erläuterung der Funktionsweise des RetinaLyze-Glaukom-Algorithmus finden Sie in dem folgenden Artikel:

Lesen Sie mehr über die Funktionsweise des RetinaLyze Glaucoma-Algorithmus

Erweiterte Glaukom-Informationen

Open

Globin-Diskriminierungsfunktion (GDF)

Der am besten validierte Index ist der GDF. Der Wert 0 wurde auf eine ungefähre Spezifität von 95 % eingestellt. Positivere Werte weisen auf eine normalere Durchblutung hin, negative Werte auf eine schlechtere oder seltenere Durchblutung.

Vertical Cup/Disc Ratio & Cup/Disc Area Ratio

Diese Verhältnisse ergeben sich aus der Analyse der Größe, Form und Position der Exkavation durch die Verteilung des Hämoglobins im Augenbild. Durch den Vergleich dieser Verhältnisse mit denen der Allgemeinbevölkerung können wir atypische Strukturen erkennen und so die Glaukomdiagnose unterstützen. Die 1 %- und 2 %-Perzentil-Benchmarks dienen als Anhaltspunkte.

Bei einem Glaukom sind in der Regel bevorzugt der obere und der untere Pol des Nervs betroffen, was im Allgemeinen zu einem vertikalen Wachstum der Exkavation führt.1

Diese Kennzahl ist bei der Glaukomvorsorge besonders nützlich, da die 1 %- und 2 %-Perzentile für normale Personen bei -15 bzw. -10 liegen.

Erweiterte Overlays

Segmentierung von Exkavation und Papille

Zeigt das Original-Netzhautfoto mit automatischer Segmentierung des Sehnervenkopfes, ungefähr am Rand des Elschnigschen Skleralrings. Es zeigt auch eine Schätzung der Position der Exkavation auf der Grundlage der Hämoglobinverteilung.

Hämoglobin-Pseudo-Farbkarte

Zeigt die Segmentierung der Gefäße, deren Farbe 100 % Hämoglobin repräsentiert, und die prozentuale Schätzung des Hämoglobinanteils im Papillengewebe.

Fläche der Sektoren nach Hb

Zeigt die Fläche der Exkavation und jedes Sektors des Sehnervenkopfes im Verhältnis zur Gesamtfläche des Sehnervenkopfes (100%) in Prozent an. Ein Farbcode zeigt die Fläche des Patienten im Verhältnis zu den üblichen Perzentilen in der Normalbevölkerung. Die Sektoren des Randsaums entsprechen den folgenden Winkellagen.

Globin Individual Pointer (GIP)

GIP ist ein optionales Modul, das für jedes Konto aktiviert werden kann. Es richtet sich in erster Linie an Augenärzte.

GIP (Glaucoma Index of Progression) ist ein Analysewerkzeug, das entwickelt wurde, um Veränderungen im Glaukomstatus mit bemerkenswerter Stabilität zu messen, wenn auch mit etwas geringerer Präzision als GDF (Globin Discriminant Function) bei der Bestimmung der genauen Grenze der Normalität. Dieser Unterschied ergibt sich in erster Linie aus dem geringeren Einfluss von Deep-Learning-Algorithmen bei der Berechnung von GIP, was GIP besonders nützlich macht, um das Fortschreiten oder die Rückbildung einer Erkrankung im Laufe der Zeit zu verfolgen. Es ist wichtig, daran zu denken, dass "Normalität" statistisch definiert ist und sich der Zustand eines Patienten verschlechtern kann, selbst wenn seine Messwerte innerhalb des Normalbereichs bleiben.

Betrachten Sie zum Beispiel die Körpergröße als Analogie: Eine Körpergröße von 1,70 m mag im Normalbereich liegen, aber wenn die Person ein Jahr zuvor 1,80 m groß war, deutet diese Veränderung auf ein zugrunde liegendes Problem hin, auch wenn die aktuelle Größe noch "normal" ist.

Bildsättigung

Dies bezieht sich auf die Intensität von Farbe und Licht im aufgenommenen Bild. Das System kann Bilder mit unterschiedlichen Sättigungsgraden verarbeiten und Ergebnisse liefern, aber wir empfehlen, für eine optimale Bildqualität niedrigere Blitzstufen zu verwenden. Durch diese Einstellung wird sichergestellt, dass die Diagnosetools die Bilder effektiver analysieren können.

Bildqualität

Das System bewertet die Qualität der einzelnen Bilder vor der Analyse. Bilder von schlechter Qualität, insbesondere solche, bei denen der Sehnervenkopf teilweise oder ganz verdeckt ist, werden von der Analyse ausgeschlossen, um die Genauigkeit der Diagnose zu gewährleisten. Wenn das Bild von ausreichender Qualität ist, informiert das System den Benutzer über seine Beurteilung und stellt so sicher, dass nur zuverlässige Daten für die Bewertung verwendet werden.

Bereich des Sehnervenkopfes

Die Analyse der Fläche des Sehnervenkopfes erfolgt durch den Vergleich der Testergebnisse mit einer Datenbank von Tests, die mit demselben Kameratyp durchgeführt wurden. Dieser Vergleich wird in mm2 ausgedrückt und bietet einen Maßstab für die Bewertung der Größe des Sehnervenkopfes im Vergleich zu einer normativen Datenbank. Dieser Maßstab ist wertvoll, um Abweichungen von typischen Papillengrößen zu erkennen, die auf ein Glaukom oder andere Probleme des Sehnervs hinweisen können.

Die Größe des Sehnervenkopfes spielt bei der Bewertung dieser Verhältnisse eine Rolle. Insbesondere sehr große Sehnervenköpfe neigen zu großen Exkavationen, die oft schwer von glaukomatösen Exkavationen zu unterscheiden sind. Ungefähr 5-6 % der Nerven sind größer als 2,5 mm2. In diesen Fällen sollten die Ergebnisse mit Vorsicht interpretiert werden.

RetinaLyze Glaucoma - Kombinierte Perimetrie-Analyse

Kombination von GDF mit perimetrischen Indizes

Die Globin Discriminant Function (GDF) kann durch die Einbeziehung perimetrischer Daten verbessert werden und bietet so einen umfassenderen Überblick über die Augengesundheit des Patienten. Um diese Daten zu integrieren, wählen Sie die Option "VF-Indizes hinzufügen". Dies ermöglicht eine facettenreiche Analyse durch die Kombination von GDF mit Gesichtsfeldindizes (VF).

Verständnis des mittleren Defekts (MD) und seiner Anwendung

Der mittlere Defekt (MD) ist ein kritischer Parameter, der zur Anpassung an die bi-lineare Reaktion verwendet wird, die bei PSD-sLV-Berechnungen (Musterstandardabweichung - standardisierte Verlustvarianz) beobachtet wird. Bei der Interpretation der Ergebnisse von Octopus-Perimetern ist es wichtig, die MD-Werte zu invertieren, da ihre Skala im Vergleich zu anderen Perimetertypen entgegengesetzt ist. Im Wesentlichen hilft MD bei der Linearisierung der Daten für eine konsistente Analyse über verschiedene Prüfgeräte hinweg.

Einführung des TCV-Index für die perimetrische Analyse Als Ergänzung zu PSD-sLV bietet der Schwellenwert-Variationskoeffizient (TCV) eine alternative Methode, die sich auf die perimetrische Harmonie konzentriert. TCV bewertet die Variabilität anhand von Daten aus 18 spezifischen Punkten im Gesichtsfeld. Für die Anwendung des TCV ist die manuelle Eingabe dieser 18 Schwellenwerte, wie sie in einem bereitgestellten Bild angezeigt werden, erforderlich. Dieser Index ermöglicht eine gezielte Untersuchung der Gesichtsfeldkonsistenz und hilft bei der Erkennung und Überwachung des Glaukomverlaufs..:

Dieser diagnostische Ansatz wurde speziell mit zwei Arten von Gesichtsfeldtestgeräten und -methoden getestet:

• Oktopus-Perimeter unter Verwendung der Strategie der tendenzorientierten Perimetrie (TOP): Hierbei handelt es sich um eine schnelle Gesichtsfeldtestmethode, die sich die Tendenzen oder Beziehungen zwischen den Empfindlichkeiten der Punkte im Gesichtsfeld zunutze macht, die durch die Axonwege der Ganglienzellen bedingt sind, um eine schnelle Bewertung des individuellen Gesichtsfelds (nicht seines Verlaufs) vorzunehmen.

• Oculus-Perimeter mit Spark-Strategie: Eine weitere Schnelltestmethode, die einen besonderen Ansatz zur Analyse des Gesichtsfelds verwendet und sich für die Erkennung früher Veränderungen eignet.

Einbindung von Humphrey-Sichtfelddaten

Daten aus Humphrey-Perimetern, die die SITA-Strategie (Swedish Interactive Threshold Algorithm) verwenden, können ebenfalls in diese Methode integriert werden. Obwohl SITA und TOP unterschiedlich sind, passt unser Verfahren die Humphrey-Daten an, um sie mit TOP-basierten Analysen kompatibel zu machen. Dies ermöglicht eine breitere Anwendung der Methode auf verschiedene Arten von Perimetriedaten.

Bewertung der Integration von RetinaLyze Glaucoma durch die Anwender

Die Wirksamkeit der Kombination dieser Methode mit RetinaLyze Glaucoma, einer Software zur Analyse von Netzhautbildern auf Anzeichen eines Glaukoms, sollte von den Klinikern selbst bewertet werden. Dies ermutigt die Anwender, kritisch zu bewerten, wie die Integration von Gesichtsfelddaten mit Netzhautbildern die Glaukomerkennung und -überwachung in ihrer Praxis verbessern kann.Timeline

Gleichzeitige Bewertung von Veränderungen an beiden Augen

Diese Funktion ermöglicht den Vergleich von Veränderungen des visuellen Erscheinungsbildes beider Augen im Laufe der Zeit, indem die Ergebnisse nebeneinander analysiert und angezeigt werden. Sie konzentriert sich auf die Untersuchung der GIP-Indizes (Glaucoma Index of Progression) zusammen mit den linear geschätzten Flächen der Sektoren Exkavation und Randsaum. Dies ermöglicht einen umfassenden Überblick über das Fortschreiten oder die Rückbildung von Erkrankungen, die den Sehnerv und seine umgebenden Strukturen betreffen.

Altersunabhängigkeit der Analyse

Frühere Untersuchungen haben gezeigt, dass diese Veränderungen durch das Alter des Patienten nicht wesentlich beeinflusst werden. Daher wird für die Analyse eine lineare Regression auf der Grundlage des Datums der ersten verfügbaren Aufnahme des Patienten verwendet. Dieser Ansatz stellt sicher, dass die Auswertung zeitlich begrenzt ist und sich auf Veränderungen im Laufe der Zeit und nicht auf altersbedingte Unterschiede konzentriert.

Interpretation der Regressionsanalyse

Die Ergebnisse umfassen die Formel für die GIP-Regressionslinie, mit der die Veränderungsrate im Zeitverlauf berechnet wird, sowie ihre statistische Signifikanz, die durch den P-Wert angegeben wird. Anhand des P-Werts lässt sich feststellen, ob die beobachteten Veränderungen statistisch signifikant sind. Es ist wichtig zu beachten, dass die Zuverlässigkeit dieser Ergebnisse sowohl durch das Ausmaß der beobachteten Veränderungen im Zustand des Patienten als auch durch die Anzahl der analysierten Untersuchungen beeinflusst wird. Für die Durchführung dieser Analyse sind zwar mindestens drei Untersuchungen erforderlich, doch bietet eine höhere Anzahl von Untersuchungen im Allgemeinen eine solidere Grundlage für die statistische Signifikanz.

Das XY-Diagramm stellt visuell die Regressionslinie dar, die die Progression oder Regression der GIP-Werte (Glaucoma Index of Progression) eines Patienten im Laufe der Zeit illustriert. Das Diagramm verwendet ein Farbkodierungssystem, um anzuzeigen, wie die GIP-Werte des Patienten im Vergleich zu denen einer normalen Referenzpopulation aussehen:

• Grün: Zeigt GIP-Werte an, die über dem 5. Perzentil liegen, was bedeutet, dass die Messwerte des Patienten innerhalb der normalen Grenzen für die Mehrheit der Bevölkerung liegen.

• Gelb: Steht für GIP-Werte, die zwischen der 5. und der 1. Perzentile liegen, was auf einen grenzwertigen oder marginalen Zustand hinweist, der eine genauere Beobachtung erfordert.

• Rot: Steht für GIP-Werte, die unter der 1. Perzentile liegen, was eine erhebliche Abweichung von den Normalwerten bedeutet und auf ein höheres Risiko oder das Vorhandensein einer Krankheit hinweist.

  Diese Farbcodierung hilft dabei, die Stellung des Patienten im Verhältnis zu den typischen GIP-Werten schnell zu erkennen und die Dringlichkeit und Art der erforderlichen Maßnahmen zu bestimmen.

Die angezeigten mittleren Bilder geben einen visuellen Überblick darüber, wie sich die Bereiche der Exkavation und des Randsaums zu den einzelnen Untersuchungszeitpunkten verändert haben. Diese Bilder bieten einen schnellen Überblick über das Fortschreiten oder die Rückbildung dieser kritischen Bereiche, die für die Beurteilung des Glaukoms und anderer Gesundheitsprobleme des Sehnervs wichtig sind.

Die Bilder im unteren Teil des Displays dienen der visuellen Darstellung der Veränderungen in den Bereichen der Exkavation und des Randsaums im Laufe der Zeit. Diese Veränderungen sind für die Überwachung von Erkrankungen wie dem Glaukom von entscheidender Bedeutung, da Veränderungen in diesen Strukturen auf ein Fortschreiten der Krankheit hinweisen können.

Jedes Bild verwendet ein Farbkodierungssystem, um die statistische Signifikanz der beobachteten Veränderungen hervorzuheben, die durch die Regressionsanalyse für die Bereiche der Exkavation und des Randsaums ermittelt wurden. Anhand dieses Farbcodes lässt sich schnell erkennen, wie signifikant diese Veränderungen nach statistischen Standardmaßen sind. Im Wesentlichen helfen die Farben in diesen Bildern bei der Beurteilung, ob die Veränderungen im Laufe der Zeit wahrscheinlich auf natürliche Schwankungen zurückzuführen sind oder auf einen signifikanteren Trend hinweisen, der möglicherweise klinische Aufmerksamkeit erfordert.

Quellen

1. 10 | Glaucoma 2022-2023 BCSC Basic and Clinical Science Course" - Seite 64, 116 und 120 von American Academy of Ophthalmology (Letzte größere Überarbeitung 2020-2021)