В рамках данного исследования авторы оценивали диагностическую способность искусственных нейронных сетей (ИНС) в определении глаукомы, разработав комбинированный параметр, включающий в себя объединенные данные плотности сосудистой сети в макулярной области и толщины внутреннего плексиформного слоя (ВПС) (слой ганглиозных клеток), параллельно сравнивая его эффективность с каждым параметром отдельно.
В общей сложности в исследование вошло 173 пациента, из которых данные 73 пациентов использовались для обучения нейронных сетей, а остальных для тестирования разработанного программного обеспечения. Тестовая группа состояла из 32 здоровых пациентов, 33 – с начальными глаукомными изменениями и 35 – с развитыми изменениями. Толщина ВПС и плотность сосудов измерялись с помощью Spectralis ОКТ и Topcon ОКТ-А (рис.) соответственно, при этом для обнаружения корреляционных связей между данными параметрами использовались различные регрессионные модели. Для определения одного комбинированного параметра применяли метод многослойной нейронной сети с одним скрытым слоем. Для сравнения диагностических параметров рассчитывалась площадь под ROC-кривой (AUC).
Корреляционный анализ у всех испытуемых показал значимую связь между плотностью сосудов и ВПС во всех секторах (r=0,27–0,56, все P≤0,006). Расчёты с помощью линейной, квадратичной и экспоненциальной регрессионных моделей не выявили клинически значимых различий (информационный критерий Акаике 714,6, 713,8, и 713,3 соответственно). При оценке начальной и развитой глаукомы диагностическая ценность ВПС была значительно выше, чем плотность макулярных сосудов (AUC 0,67–0,81 и 0,50–0,60 соответственно). Однако когда информация о плотности сосудов была добавлена к ВПС с применением нейронных сетей, то полученный объединенный параметр показал значительное большую диагностическую эффективность (AUC 0,87), чем все сектора плотности сосудов и ВПС (P≤0,043).
Park K., Kim J., Lee J. Macular Vessel Density and Ganglion Cell/Inner Plexiform Layer Thickness and Their Combinational Index Using Artificial Intelligence // J. Glaucoma. – 2018. – Vol. 27., Issue 9. – P. 750-760.