نوآوری در فناوری های تصویربرداری مجدد برای تشخیص بهتر

تصویر برداری اپتیکی (AO)

Adaptive Optics برای وضوح نوری چشم، عکس های با وضوح نزدیک به سلول (FLT:0) اسکن عمق نوری ophthalmoscopy (AOSLO)[FLT1 می تواند سلول های تشخیص دهنده عکس، سلول های باند شبکیه ای را ترکیب کند و حتی جریان خون را کاهش دهد.

تصویر برداری گسترده و فوق العاده گسترده

عکاسی سنتی تقریبا 30 تا 50 درجه از شبکیه را جذب می کند، از دست دادن مسیر قابل توجه محیطی ( Ultra-field تصویربرداری سیستم های تصویربرداری فوق العاده هوشمند، مانند دستگاه های Optos و Clarus، می تواند تا 200 درجه از نوروپاتی در یک تصویر جدید را ثبت کند.

Hyperspectral و Multimodal Imaging

تصویربرداری Hyperspectral شبکیه اطلاعات طیفوسکوپی را در طول موج های متعدد ([ویرایش]، اجازه می دهد تا تمایز از chromophores شبکیه ای (به عنوان مثال، اکسیژن در مقابل هموگلوبین، رنگدانه های جریانی منفرد، ترکیب داده های بیش از حد ساختاری با OCT ساختاری برای ایجاد (FLT:0 Multimodal متابولیک نقشه ها [FCT1] هنوز هم در مراحل اولیه آسیب های متابولیکی است.

تاثیر بالینی در سراسر بیماری های اصلی Retinal

قابلیت های تشخیصی تصویربرداری مدرن به طور مستقیم بر نتایج بالینی تأثیر می گذارد. تشخیص اولیه، طبقه بندی دقیق و نظارت دقیق در حال حاضر برای شایع ترین بیماری های شبکیه ای قابل دستیابی است، که منجر به پیش آگهی بصری بهتر و تحویل مراقبت های بهداشتی کارآمد تر می شود.بخش های زیر جزئیات چگونه نوآوری های تصویربرداری خاص مدیریت شرایط شبکیه کلید را تغییر داده اند.

دیابتیک Retinopathy

دیاباتیک رتینوپاتی (DR) همچنان یک علت اصلی برای جلوگیری از نابینایی در سطح جهانی است. OLTCore و OCTA تشخیص تغییرات اولیه دیابتی مانند از دست دادن ناحیه عضلانی فولدریک، عدم تزریق جانبی و تصاویر کنترلی را در معرض دید گسترده ای از تصاویر تشخیص داده شده توسط Ultra-field نشان می دهد که ضایعات پیش بینی شده بر پیشرفت بیماری را نشان می دهد؛ مطالعات نشان می دهد که بیش از 30٪ از بیماران مبتلا به درمان های قابل مشاهده شده است.

نسل های نسل کشی Macular De Generation

در AMD، OCT با وضوح بالا بین فرم های خشک (غیر-exAREative) و مرطوب (exudative)، تشخیص drusen، مایع subretinal، و آکادمی نئوvacularization را پیش بینی می کند؛ منبع OLT نقطه دید تصویر برتر از choroid را فراهم می کند، کمک در تشخیص بیماری pachoroid FAF برای تشخیص سریع (FAF) و اندازه گیری شده است.

Glaucoma

تصویربرداری مجدد نقش فزاینده ای در تشخیص گلوکوم فراتر از عکاسی دیسک بینایی سنتی ایفا می کند.[۱] اندازه گیری OCT از لایه فیبر نوری شبکیه (RNFL) و لایه plexiform cell-incular (GC-IPL) می تواند تشخیص داده های ساختاری عینی را پیش بینی کند. OCTA تشخیص می دهد که کاهش Peripapillary و macular capfusion را کاهش می دهد که ممکن است قبل از تشخیص سریع RN را به عنوان یک تشخیص داده های تشخیص داده ای از حد دقیق نور نور بالا برای تشخیص دهد.

Retinal Vein Occlusion و سایر شرایط عروقی

OCTA مدیریت عفونت شبکیه و انسداد (RVO) را با ارائه تصویر دقیق از ارکیده ما و تزریق بدون تزریق رنگ، OCTclusical می تواند کل اندازه گیری های ضد عفونی کننده را نشان دهد، که لیزر درمانی را هدایت می کند و پیش بینی نتایج بصری مرکزی را تشخیص می دهد.

ادغام هوش مصنوعی و یادگیری ماشین

شاید تحول ترین نوآوری اخیر ادغام هوش مصنوعی (AI) با تصویربرداری شبکیه ای باشد. الگوریتم های یادگیری عمیق اکنون می توانند رتینوپاتی دیابتی، AMD و گلوکوم را از عکس های صندوق یافته تشخیص دهند و اسکن های OCT با دقت قابل مقایسه با یا بیش از آن از کارشناسان تغذیه ای انسان، همچنین برای تقسیم لایه های شبکیه ای به طور خودکار، حجم های مایع (به عنوان مثال، پیش بینی شده در مورد نیاز به برخی از مصرف دارو و یا بیشتر از آن است.

فراتر از غربالگری، AI قادر به اندازه گیری ضخامت شبکیه (FLT:0) تجزیه و تحلیل OCT (FLT:1) است که فراتر از بازرسی بصری انسان است. Algorithms می تواند ضخامت شبکیه، حجم حفظ حریم خصوصی خشک و حجم مایع با قابلیت تکثیر بالا، ارائه بی مارکرهای عینی برای آزمایشات بالینی و روش های معمول.

مسیر های آینده: پورتینگ، Telemedicine و یک صفحه نمایش مقرون به صرفه

دموکرات سازی تصویربرداری شبکیه یک هدف کلیدی برای سلامت چشم جهانی است.[۵] دوربین های دستی OLT و صندوق های ما در حال حاضر در دسترس هستند، اجازه می دهد تصویر برداری در کنار تخت، در خانه های پرستاری، یا در تنظیمات کم منبع موثر مانند [FLT] برخی از دستگاه های هشدار دهنده دسترسی به نفس (F3) و یا بیماران استفاده از آن را قادر می سازد.

نوآوری های آینده شامل OCT قابل پوشیدن [FLT] [LT1] [FLT1] و نظارت مداوم که می تواند تغییرات شبکیه را در طول زمان بدون نیاز به بازدید از کلینیک، همراه با تجزیه و تحلیل AI، می تواند هشدارهای زمان واقعی برای تشدید بیماری فراهم کند - به عنوان مثال، شناسایی عوامل شروع بافت بینایی اولیه در سیستم های کاهش یافته و یا کاهش یافته های بالینی آنها، به دنبال کاهش سرعت در حال توسعه.