#Przedsprzedaż.

Tworzenie bloków Gutenberg z użyciem ChatGPT.

Zobacz kurs

#Zapowiedzi.

Podstawy AWS.

Automatyzacja procesów z Make.com

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Nowy plugin Secure Custom Fields i konflikt na horyzoncie

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Przyszłość projektowania w WordPressie: Blokowe rewolucje i wizje Franka Kleina

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Optymalizacja obrazów w WordPress: jak przyspieszyć witrynę i poprawić jakość?

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Najlepsze wtyczki do sprzedaży biletów na WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Odkryj Interactivity API w WordPressie

Zobacz więcej
Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Bielik – Polski Model AI: Wszystko, Co Musisz Wiedzieć

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

Deepseek R1 – Fakty i mity. Recenzja i analiza chińskiego modelu.

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

DeepSeek-R1 – Komentarz techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Anatomia Agenta AI – Kompletny przewodnik techniczny

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Agent AI – Kompleksowy przewodnik

Zobacz więcej

Ocena skuteczności metod obrazowania w diagnostyce AMD: Porównanie zakresu zwiadowczych technik FA i OCT za pomocą AI

Artykuł źródłowy pochodzi z portalu PubMed. Oryginalny tytuł to:

Comparison of optical coherence tomography vs. fluorescein angiography-based macular neovascularization classifications in age-related macular degeneration

Artykuł naukowy porównuje klasyfikację makulopatii neowaskularnej (MNV) z wykorzystaniem fluoresceinowej angiografii (FA) i tomografii koherencyjnej optycznej (OCT). Badanie przeprowadzono na 704 oczach pacjentów z neowaskularną AMD, gdzie obrazy FA i OCT oceniano w Vienna Reading Center. Zastosowano wykorzystujące AI narzędzie do lokalizacji i kwantyfikacji płynu siatkówkowego. Stwierdzono umiarkowaną zgodność między klasyfikacjami FA i OCT MNV…

Zobacz Abstrakt

Sci Rep. 2025 Feb 5;15(1):4303. doi: 10.1038/s41598-025-87576-6.

ABSTRACT

We aimed to compare fluorescein angiography (FA)-based classification of macular neovascularisation (MNV) with optical coherence tomography (OCT)-based classification, as well as examine differences in retinal fluid among OCT MNV types. We analyzed baseline FA and OCT images from 704 eyes of neovascular AMD patients across two multicenter trials, with grading conducted at the Vienna Reading Center. Using a validated AI tool (RetInSight Fluid Monitor Version 2), we localized and quantified retinal fluid. Kappa coefficients for agreement between FA and OCT MNV types were 0.58 [0.52; 0.64] (type 1/occult), 0.46 [0.38; 0.55] (type 2/classic), and 0.53 [0.44; 0.62] (type 3/RAP). Significant differences in the volumes of intraretinal fluid (IRF), subretinal fluid (SRF), and pigment epithelial detachment (PED) were noted among MNV types (p < 0.0001). Pairwise comparisons revealed significant differences in IRF volumes across all lesion types except type 2 versus mixed type, in SRF between type 3 and other types, and in PED between type 2 and other lesions. In conclusion, there was moderate agreement between FA and OCT classifications, and notable differences in fluid distribution among OCT types, suggesting potential for AI-guided MNV recognition in clinical settings. PMID:39910178 [https://pubmed.ncbi.nlm.nih.gov/39910178/?utm_source=Other&utm_medium=rss&utm_campaign=pubmed-2&utm_content=18Cx71VHHP3XUFm_UtwWKCRHiwab6gnVsoJL5Op9oVpDIYQURc&fc=20241127081157&ff=20250206020459&v=2.18.0.post9+e462414] | DOI:10.1038/s41598-025-87576-6 [https://doi.org/10.1038/s41598-025-87576-6]

Poniższy komentarz stanowi jedynie kontekst wiadomości i NIE jest analizą przedstawianych badań naukowych, więc po dokładne informacje sięgnij do źródła PubMed.

Wprowadzenie

Zwyrodnienie plamki żółtej związane z wiekiem (AMD) jest jedną z czołowych przyczyn utraty wzroku u osób starszych. Na przestrzeni lat postęp technologii medycznej zaowocował rozwinięciem metod, które pozwalają na dokładniejszą diagnozę i monitorowanie progresji tego schorzenia. Jednym z istotnych elementów diagnostyki jest wykrywanie neowaskularyzacji naczyniowej (MNV), charakterystycznej dla postaci wysiękowej AMD. W tym artykule przyjrzymy się dwóm popularnym metodom obrazowania stosowanym w identyfikacji MNV: angiografii fluoresceinowej (FA) i tomografii optycznej (OCT). Głównym celem artykułu jest porównanie skuteczności FA i OCT za pomocą danych dotyczących ich zdolności do identyfikacji i kwantyfikacji typów MNV u pacjentów z AMD.

Metodologia badania

Badanie obejmowało analizę obrazów z FA i OCT pochodzących od 704 pacjentów cierpiących na neowaskularną postać AMD. Kluczowym narzędziem, które zastosowano w tym badaniu, było zaawansowane narzędzie sztucznej inteligencji – RetInSight Fluid Monitor, przystosowane do lokalizacji i kwantyfikacji płynów występujących w siatkówce. Dzięki zastosowaniu tej technologii możliwe było precyzyjne zidentyfikowanie obecności płynów śród- i podsiatkówkowych oraz podnabłonkowych wyniesień (PED), które są charakterystycznymi cechami klinicznymi różnych typów MNV.

Wyniki porównania FA i OCT

Analiza wyników porównawczych wykazała różnice w zdolności FA i OCT do zgodnej identyfikacji poszczególnych typów MNV. Zastosowanie współczynników Kappa pozwoliło zmierzyć stopień zgodności obu metod względem klasyfikacji MNV. Wyniki te przedstawiają się następująco:
– Typ 1/ukryty MNV: współczynnik Kappa wyniósł 0.58, co oznacza umiarkowaną zgodność między FA a OCT.
– Typ 2/klasyczny MNV: tutaj współczynnik osiągnął wartość 0.46, wskazując na nieco niższą zgodność.
– Typ 3/RAP: współczynnik Kappa na poziomie 0.53 również znajduje się w zakresie umiarkowanej zgodności.

Różnice w objętości płynów w zależności od typów MNV

W analizie danych uwzględniono istotne różnice w objętościach płynów znajdujących się w obrębie siatkówki między różnymi typami MNV. Szczególną uwagę zwrócono na płyny śródsiatkówkowe (IRF), podsiatkówkowe (SRF) i podnabłonkowe wyniesienia (PED). Wyniki porównań parowych poszczególnych typów MNV sugerują odmienne ilości nagromadzenia płynu:
– Typ 1, Typ 3 oraz Typ mieszany MNV wykazywały znaczące różnice między sobą, z wyjątkiem porównania Typu 2 z Typem mieszanym.
– Porównania Typ 3 z innymi typami wykazywały szczególnie istotne różnice w objętości płynów.

Wnioski

Badania ukazują, że istnieje jedynie umiarkowana zgodność między klasyfikacjami MNV przy użyciu metod FA i OCT. Mimo że obie metody są w stanie dostarczyć użytecznych informacji o stanach patologicznych siatkówki, istotny potencjał tkwi w wykorzystaniu sztucznej inteligencji w praktyce klinicznej. Narzędzie AI RetInSight Fluid Monitor, dzięki swoim zaawansowanym algorytmom, może stanowić nieocenioną pomoc w precyzyjniejszej diagnostyce MNV, co może mieć bezpośrednie przełożenie na poprawę leczenia pacjentów.

References

– PMID: 39910178

– DOI: 10.1038/s41598-025-87576-6