Des chercheurs de l’Université de Pékin ont développé une nouvelle méthode d’angiographie choroïdienne non invasive qui permet une visualisation et une évaluation par couche des vaisseaux choroïdiens grâce à l’apprentissage profond. Cette nouvelle approche, publiée dans Science des données de santéutilise un modèle de segmentation avancé capable de gérer des analyses B de tomographie par cohérence optique (OCT) de qualité variable, ce qui en fait un outil prometteur pour les applications cliniques dans le diagnostic des maladies de la rétine.
L'angiographie par tomographie par cohérence optique choroïdienne (C-OCTA) offre une amélioration significative dans l'analyse des vaisseaux choroïdiens, un élément essentiel dans l'étude des maladies de la rétine telles que la dégénérescence maculaire liée à l'âge et la choriorétinopathie séreuse centrale. Les méthodes traditionnelles, telles que l'angiographie au vert d'indocyanine (ICGA), sont invasives et incapables de fournir les informations volumétriques nécessaires à une analyse choroïdienne détaillée. La nouvelle méthode proposée par Lei Zhu, titulaire d'un doctorat. étudiant au Département de génie biomédical de l'Université de Pékin et professeur agrégé co-chercheur Yanye Lu de l'Institut de technologie médicale du Centre des sciences de la santé de l'Université de Pékin, exploite un cadre d'apprentissage profond pour capturer de manière non invasive des informations vasculaires choroïdiennes tridimensionnelles à partir de l'OCT B- des analyses.
Notre approche utilise un modèle de segmentation pour extraire les vaisseaux choroïdiens des scans OCT B, formés sur des scans de haute qualité mais également efficaces sur des scans de moindre qualité souvent collectés en milieu clinique. Cela permet une reconstruction plus précise des structures choroïdiennes. Il ouvre la voie à une meilleure analyse des index choroïdiens dans diverses maladies de la rétine. »
Lei Zhu, Ph.D. étudiant au Département de génie biomédical, Université de Pékin
Le cadre proposé traite la tâche comme un défi de segmentation inter-domaines. Il utilise une structure d'enseignant moyenne discriminante d'ensemble pour réduire le bruit et améliorer l'adaptation entre les B-scans de haute qualité et de basse qualité. La méthode a été testée sur de nombreux ensembles de données, obtenant un score de 77,28 pour la segmentation des vaisseaux choroïdiens, démontrant son efficacité dans la reconstruction des distributions des vaisseaux choroïdiens.
Grâce à ce cadre, l’équipe a démontré une réduction significative des indices vasculaires chez les patients atteints de choriorétinopathie séreuse centrale par rapport aux individus en bonne santé, en particulier dans les régions situées au-delà de la macula fovéa centrale (P < 0,05). Cette recherche met en évidence le potentiel de la méthode pour l’analyse clinique non invasive et le diagnostic des maladies choroïdiennes.
Pour l’avenir, l’équipe de recherche vise à appliquer cette méthode pour analyser plus en détail les index choroïdiens dans un plus large éventail de maladies de la rétine, facilitant potentiellement des applications cliniques plus précises et améliorant les résultats pour les patients. « Notre objectif est de continuer à affiner ce modèle pour une utilisation clinique plus large, offrant une alternative plus efficace et moins invasive pour l'analyse des vaisseaux choroïdiens », a ajouté Lu.
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