自动化分割算法分析RTVue100 OCT黄斑区视网膜各层厚度的重复性和再现性研究

背景视网膜各层厚度的检测和评估对多种眼科疾病的诊断、治疗及预后的监测至关重要，频域光学相干断层扫描（OCT）是目前常用的测量工具。以往的测量方法采用软件分析法，但关于视网膜自动分层软件可靠性的研究较少。目的评估自动化分割算法分析RTVue100 OCT测量黄斑区视网膜各层厚度的重复性和再现性。方法采用横断面研究设计，纳入正常受试者18人18眼，用RTVue100 OCT拍摄受试者右眼以黄斑中心凹为中心6mm扫描区的视网膜各层厚度图像，采用自动化分割算法将视网膜图像分割成神经纤维层（RNFL）、神经节细胞层和内丛状层（GCL＋IPL）、内核层（INL）、外丛状层（OPL）、外核层（ONL）、光感受器内节（IS）、光感受器外节（OS）、视网膜色素上皮（RPE）层，并用Matlab软件进行分析，通过将自动探测得到的相邻两条边界相对应的位置相减获得结果。每个受检眼先由一位操作者连续拍摄2次，然后由另一位操作者拍摄1次，采用组内相关系数（ICC）和重复性系数（COR）分析测得结果的重复性和再现性。结果RTVue100 OCT测量得到水平方向视网膜全层厚度为（303．22±14．10）μm，垂直方向为（306．68±13．32）μm。视网膜各层结构中，最厚的为GCL＋IPL以及ONL。同一检查者测量2次的重复性结果和不同检查者之间的再现性结果均表明，无论在水平方向还是在垂直方向，OPL、IS和OS的ICC和COR均〈0．60，而RNFL、GCL＋IPL、INL、ONL和RPE层的ICC和COR均〉0．70。结论自动化分割算法分析RTVue OCT图像是一种可靠的工具，可提供重复性的OCT视网膜厚度资料，有利于视网膜疾病的诊断和监测。