Diagnostic Performance for Detection of Glaucomatous Structural Damage Using Pixelwise Analysis of Retinal Thickness Measurements
Notice bibliographique
Résumé
Purpose: To compare the diagnostic accuracy of thickness measurements of individual and combined macular retinal layers to discriminate 188 glaucomatous and 148 glaucoma suspect eyes from 362 healthy control (HC) eyes on a pixel-by-pixel basis. Methods: For this retrospective study, we manually corrected the segmentations of posterior pole optical coherence tomography (OCT) scans to determine the thickness of the nerve fiber layer (NFL), ganglion cell layer (GCL), inner plexiform layer (IPL), the ganglion cell complex (GCC), and the total neural retina (TR). For each eye, the total number of pixels with thickness values less than the fifth percentile of the HC distribution was used to create a receiver operating characteristic (ROC) curve for each layer and for layer combinations. Results: Using total abnormal pixel count criteria to discriminate glaucoma from HC eyes, the individual layers with the highest area under the ROC curve (AUC) were the NFL and GCL; IPL performance was significantly lower (P < 0.05). GCC had a significant higher AUC (94.3%) than individual the AUC of the NFL (92.3%) (P = 0.0231) but not higher than AUC of the GCL (93.4%) (P = 0.3487). The highest AUC (95.4%) and sensitivity (85.1%) at 95% specificity was found for the Boolean combination of NFL or GCL. The highest AUC is not significantly higher (P = 0.0882) than the AUC of the GCC but the highest sensitivity is significantly higher than the sensitivity of the GCC. This pattern was similar for discriminating between suspect and HC eyes (P = 0.0356). Conclusions: Using pixel-based methods, the diagnostic accuracy of NFL and GCL exceeded that of IPL and TR. GCC had equivalent performance as NFL and GCL. The specific spatial locations within the posterior pole that exhibit best performance vary depending on which layer is being assessed. Recognizing this dependency highlights the importance of considering multiple layers independently, as they offer complementary information for effective and comprehensive diagnosis.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,004 | 0,012 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,002 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,001 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,001 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».