Die optische Texturanalyse der retinalen Nervenfaserschicht (ROTA) ist ein neu entwickelter Bildanalyseparameter. Sie sammelt sowohl die Dicke als auch die Reflektivität des RNFL aus einem standardmäßigen OCT-Scan und berechnet eine optische Textursignatur.
Zur Erkennung struktureller Schäden bei Glaukom werden standardmäßig die RNFL-Dickenmessung mittels OCT und die rotfreie Fotografie verwendet2)3). Die Messgenauigkeit des OCT ist jedoch begrenzt und kann Glaukom nicht vollständig von Normalzuständen unterscheiden1). ROTA hat das Potenzial, die Grenzen dieser herkömmlichen Methoden zu überwinden.
Merkmal
Herkömmliche OCT-RNFL-Analyse
ROTA
Bewertungsparameter
Nur RNFL-Dicke
Dicke + Reflektivität
Analysebereich
Peripapillärer Kreis
Großflächiger Rasterscan
Der Vorteil der ROTA besteht darin, dass sie den Verlauf der bogenförmigen Faserbündel, des papillomakulären Faserbündels und der nasalen radialen Faserbündel sowie deren optische Textur in einem großen Bereich sichtbar machen kann. Darüber hinaus kann der ROTA-Algorithmus zwischen Netzhautgefäßen und der RNFL unterscheiden.
Da die Analyse mit Messwerten von handelsüblichen OCT-Geräten möglich ist, kann sie leicht in bestehende klinische Abläufe integriert werden.
QWie unterscheidet sich die ROTA von der herkömmlichen OCT-Analyse?
A
Die herkömmliche OCT-Analyse konzentriert sich auf die quantitative Messung der RNFL-Dicke, wobei die Werte aus einem peripapillären Ringscan mit einer Normaldatenbank verglichen werden 2)3). Die ROTA integriert zusätzlich die Reflektivität (optische Dichte) in die RNFL-Dicke und berechnet diese als optische Textursignatur. Dies ermöglicht die Visualisierung der Verlaufsmuster von Axonfaserbündeln über einen weiten Bereich, einschließlich der bogenförmigen Bündel und des papillomakulären Bündels, und ermöglicht die Erkennung subtiler RNFL-Defekte, die mit herkömmlichen Methoden schwer zu erkennen sind.
Die ROTA-Analyse erfolgt in den folgenden Schritten.
Erfassung eines Raster-Scans, der den Bereich um den Sehnervenkopf und die Makula mit OCT abdeckt
Segmentierung der vorderen und hinteren Grenzen der RNFL
Berechnung der optischen Textursignatur (Sxy) aus den Messungen der Reflektivität und Dicke der RNFL
Erstellung einer Texturanalyse-Karte und Erkennung von RNFL-Anomalien durch einen maschinellen Lernalgorithmus
Die optische Textursignatur wird unter Verwendung von Messungen der optischen Dichte an jeder Position (x, y) und Tiefe (z) der Netzhaut berechnet. Parameter wie die Gamma-Transformationsfunktion, die Gamma-Korrekturfunktion und eine voreingestellte Konstante proportional zur RNFL-Gewebedicke werden verwendet.
Umfassende Bewertung: Ermöglicht eine umfassende Bewertung des Verlaufs und der optischen Textur der bogenförmigen Faserbündel, des papillomakulären Faserbündels und der nasalen radialen Faserbündel.
Unterscheidung von Blutgefäßen: Netzhautgefäße und Axonfaserbündel haben ihre eigene optische Textursignatur, daher unterscheidet ROTA zwischen ihnen.
Korrektur der Achsenlänge: Der Algorithmus korrigiert die Achsenlänge, was bei kurzsichtigen Augen zu weniger falsch-positiven Ergebnissen führt.
Machbarkeit: Daten von handelsüblichen OCT-Geräten können analysiert werden, ohne dass neue Geräte erforderlich sind.
Grenzen von ROTA
Trübungen der optischen Medien: Bei Augen mit Trübungen wie Katarakt verschlechtert sich die Bildqualität.
Bewegungsartefakte: Bewegungen während der OCT-Aufnahme beeinträchtigen die Analysegenauigkeit.
Subjektive Interpretation: Die Interpretation von RNFL-Defekten enthält subjektive Elemente, ähnlich wie bei der rotfreien Fotografie.
Klinische Implementierung im Gange: Die Implementierung in kommerzielle Software ist noch nicht weit verbreitet.
Derzeit werden für die RNFL-Bewertung häufig SD-OCT und SS-OCT verwendet1)2)3). Drei Parametergruppen werden gemessen: peripapilläre RNFL-Dicke, Sehnervenkopf und innere Schichten der Makula2)3).
Die OCT-Messergebnisse werden in drei Kategorien eingeteilt: „im Normalbereich“, „grenzwertig“ und „außerhalb des Normalbereichs“3). Ein Ergebnis außerhalb des Normalbereichs bedeutet jedoch nicht zwangsläufig ein Glaukom; die Interpretation im klinischen Kontext ist unerlässlich2)3). Bei stark kurzsichtigen Augen oder schrägem Sehnervenkopf treten häufiger Artefakte und Segmentierungsfehler auf2)3)5).
Die Übereinstimmung zwischen struktureller Bewertung und Gesichtsfelduntersuchung ist teilweise, daher sollte die Glaukomdiagnose nicht auf einer einzigen Untersuchung basieren2)3)4)5).
QWird ROTA klinisch weit verbreitet eingesetzt?
A
ROTA ist derzeit eine Technologie im Forschungsstadium und wurde noch nicht umfassend in kommerzielle OCT-Software implementiert. Da der ROTA-Algorithmus jedoch mit Standarddaten von handelsüblichen OCT-Geräten arbeitet, ist er technisch in bestehende klinische Umgebungen integrierbar. In Zukunft werden die Kommerzialisierung der Software und die Anhäufung von Validierungsstudien der Schlüssel zur klinischen Verbreitung sein.
6. Pathophysiologie und detaillierte Pathogenesemechanismen
Beim Glaukom führt die Schädigung der retinalen Ganglienzellen zum Verlust ihrer Axone, der RNFL1). Etwa 50 % aller retinalen Ganglienzellen sind im zentralen 20°-Bereich der Makula konzentriert, und selbst bei einem frühen Glaukom sind bereits etwa 50 % der retinalen Ganglienzellen verloren gegangen.
Zu den bewerteten Schichten der RNFL gehören die RNFL, die Ganglienzellschicht (GCL) und die innere plexiforme Schicht (IPL), die als Ganglienzellkomplex (GCC) bezeichnet werden6). Einige Geräte verwenden den GCL+IPL-Komplex (GCIPL) als diagnostischen Parameter.
Prinzipien und Grenzen der RNFL-Bewertung mittels OCT
cpRNFL-Dicke : Messung der RNFL-Dicke mittels zirkulärem Scan um die Papille. Im TSNIT-Diagramm dargestellt, zeigt sie bei normalen Augen ein bimodales Muster in den oberen und unteren Quadranten1)
Dickenkarte : Kartendarstellung der peripapillären RNFL-Dicke aus einem Rasterscan. Die höchste Empfindlichkeit zur Erkennung lokaler RNFL-Ausdünnungen
Signifikanzkarte : Farbcodierte Darstellung abnormaler Bereiche im Vergleich zu einer normalen Datenbank. Vorsicht vor falsch positiven Befunden (Red Disease)
BMO-MRW : Bewertung der Randbreite basierend auf der Bruch-Membran-Öffnung. Hervorragende Reproduzierbarkeit
Messhinweise
Bodeneffekt : Bei fortgeschrittenem Glaukom ändern sich die OCT-Messwerte nicht mehr. Makuläre Parameter zeigen einen späteren Bodeneffekt als die RNFL-Dicke3)6)
Altersbedingte Veränderungen : Die RNFL-Dicke nimmt mit dem Alter um etwa 0,5 μm/Jahr ab. Die meisten kommerziellen Softwarelösungen führen keine Alterskorrektur durch2)3)
Gerätekompatibilität : Es besteht keine Kompatibilität der Messwerte zwischen verschiedenen OCT-Geräten1)2)3)
Einfluss der Myopie : Bei starker Myopie wird die RNFL-Dicke aufgrund des Vergrößerungseffekts unterschätzt, was leicht zu falsch positiven Ergebnissen führt1)
ROTA könnte die Grenzen dieser herkömmlichen Methoden ergänzen, indem es nicht nur die RNFL-Dicke, sondern auch Reflexionsinformationen integriert. Insbesondere die Achslängenkorrekturfunktion reduziert falsch positive Ergebnisse bei myopen Augen, und die Visualisierung des Faserverlaufs in einem großen Bereich verspricht eine Analyse, die weniger anfällig für den Bodeneffekt ist.
In einer Studie mit mehreren Augen wurden 531 Augen von 363 Patienten mit RNFL-Defekten und 315 Augen von 177 gesunden Probanden mittels ROTA, OCT und rotfreier Fotografie verglichen. Die Sensitivität der ROTA zur Glaukomerkennung betrug 98,9 % (95 %-KI: 95,4–100,0 %) und lag damit deutlich über den 79,3 % der rotfreien Fotografie. Die Spezifität der ROTA betrug 94,3 % (95 %-KI: 91,3–97,2 %) und war höher als die der peripapillären RNFL-Dicke (87,9 %) und der GC-IPL (78,1 %).
Die Studie von Su et al. bewertete 600 Augen von Patienten mit okulärer Hypertension. Bei der klinischen Untersuchung des Sehnervenkopfes und der OCT-Analyse zeigte kein Fall einen RNFL-Defekt, aber die ROTA-Analyse deckte bei 10,8 % der Fälle einen RNFL-Defekt auf. Die häufigste Defektstelle war das obere bogenförmige Bündel. Höheres Alter und eine hohe Musterstandardabweichung waren signifikant mit dem RNFL-Defekt in der ROTA assoziiert.
Beteiligung des papillomakulären Bündels beim frühen Glaukom
In einer weiteren Studie von Leung et al. wurden 204 Augen mit frühem Glaukom (MD ≥ −6 dB) untersucht. 71,6 % wiesen einen RNFL-Defekt mit Beteiligung des papillomakulären Bündels auf, 17,2 % einen RNFL-Defekt mit Beteiligung des papillofovealen Bündels. Die RNFL-Defekte waren nicht auf eine Hemiretina beschränkt, sondern betrafen auch die Fovea und Makula, und die ROTA deckte diese ausgedehnte Nervenschädigung auf.
Differenzialdiagnose zu nicht-glaukomatösen Optikusneuropathien
Die ROTA kann das Verschwinden von RNFL-Faserbündeln darstellen, die dem Bereich der Papillenrandblässe entsprechen. Die nicht-arteriitische anteriore ischämische Optikusneuropathie (NAION) und Optikusneuritis haben charakteristische Muster der Papillenrandblässe, sodass eine Unterscheidung vom Glaukom mittels ROTA erwartet wird. Auch bei Fällen mit Drusen der Papille oder RNFL-Ödem kann die ROTA RNFL-Defekte identifizieren.
Validierung der externen Validität der diagnostischen Fähigkeit der ROTA durch große multizentrische Studien
Implementierung des ROTA-Algorithmus in kommerzielle OCT-Software
Bewertung der Fähigkeit zur Erkennung des Glaukomfortschritts durch Längsschnittstudien
Integration mit KI-basierter automatischer Diagnose
QIst die ROTA auch bei myopen Augen wirksam?
A
Der ROTA-Algorithmus verfügt über eine Funktion zur Korrektur der Achsenlänge, wodurch falsch-positive Befunde bei myopen Augen, die bei der herkömmlichen OCT-Analyse problematisch sind, reduziert werden können. Während die herkömmliche RNFL-Dickenmessung bei starker Myopie aufgrund des Vergrößerungseffekts anfällig für falsch-positive Ergebnisse ist 1), wurde berichtet, dass die ROTA durch die Achsenlängenkorrektur weniger falsch-positive Erkennungen von RNFL-Defekten und GC-IPL-Anomalien aufweist. Bei Trübungen der brechenden Medien kann die Genauigkeit jedoch durch eine verminderte Bildqualität beeinträchtigt werden.
