目的：评估中央视网膜血管躯干及其分支（CRVT＆B）的三维（3D）结构构型是否可用作青光眼的诊断标志物。方法：我们训练了深度学习网络，从光神经头（ONH）的光学相干断层扫描（OCT）体积的B-Scans自动分割CRVT＆B。随后，使用从OCT体积中提取的CRVT＆B的结构构型，两种不同的方法用于青光眼诊断。在第一种方法中，我们旨在仅使用CNN的3D CNN和CRVT＆B的3D结构提供诊断。对于第二种方法，我们将CRVT＆B的3D结构投射到三个平面上以获得2D图像，然后使用2D CNN进行诊断。使用骰子系数评估分割精度，而使用接收器操作特性曲线（AUC）下的区域评估诊断准确度。 CRVT＆B的诊断性能也与视网膜神经纤维层（RNFL）厚度进行了比较。结果：我们的分割网络能够从OCT扫描有效地分段视网膜血管。在测试集上，我们实现了0.81 \ PM0.07的骰子系数。 3D和2D诊断网络能够将青光眼与非青光眼受试者区分别分别区分82.7％和83.3％的精度。 CRVT＆B的相应AUC为0.89和0.90，高于用RNFL厚度获得的0.90℃。结论：我们的工作表明，CRVT＆B的诊断功能优于金标 - 标准的青光眼参数，即RNFL厚度。我们的作品还建议主要视网膜血管形成骨架 - 其配置可以代表主要的ONH结构变化，通常观察到青光眼的开发和进展。
translated by 谷歌翻译