Deep learning for retinal non-perfusion and foveal avascular zone analysis in wide-field OCTA in diabetic retinopathy

Boité HL, Bonnin S, Gallardo M, Lamard M, Couturier A, Quellec G.
Les auteurs ont développé un cadre automatisé pour analyser des images OCTA grand champ chez des patients atteints de rétinopathie diabétique (RD) issus de la cohorte d’étude de la RD en OCTA, EVIRED . Deux indicateurs clés sont calculés : L’indice de non-perfusion rétinienne (NPI) et la zone avasculaire fovéale (FAZ). Deux modèles d’IA ont été entraînés pour éliminer les zones de mauvaise qualité  et détecter les  zones de non-perfusion ainsi que la surface de la FAZ. En résumé, un outil d’intelligence artificielle permet d’analyser automatiquement les images d’OCTA grand champ pour détecter la non-perfusion rétinienne et mesurer la zone avasculaire fovéale. Il fournit des biomarqueurs fiables pour le suivi de la rétinopathie diabétique, avec des performances élevées, et pourrait être intégré en pratique clinique pour améliorer la prise de décision thérapeutique.

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