製品情報

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緑内障プレミアムソフトウェア(GMPE)

正確性 × 早期発見

Glaucoma Module Premium Edition

緑内障プレミアムソフトウェア(GMPE)

乳頭部におけるOCT 画像からブルッフ膜開口端を自動認識し、その箇所における視神経線維層の最小厚を自動で測定、レポートすることにより乳頭部における、より正確な視神経線維層厚を測定することができます。

製品特徴

視神経乳頭緑内障解析(BMO-MRW)

緑内障の診断には、乳頭縁における視神経線維層厚を正確に測定することが非常に有効な手法です。
従来この視神経乳頭縁は眼底写真により位置と形状を判断してきましたが、ブルッフ膜の開口部と眼底カメラから判断された乳頭縁との間にはズレがあることが明らかになりました。

ハイデルベルグ エンジニアリング社と Claude F. Burgoyne 先生、BalwantrayC. Chauhan先生等の研究グループにより、視神経乳頭縁をブルッフ膜の開口部と定義した方が、理論的、かつ臨床的にも都合が良いと多数報告されています。

そこで、ハイデルベルグ エンジニアリング社のスペクトラリス OCT に搭載される緑内障プレミアムソフトウェア GMPE(Glaucoma Module Premium Edition)は、乳頭部におけるOCT画像からブルッフ膜開口端を自動認識し、その箇所における視神経線維層の最小厚を自動で測定、レポートすることができます。これにより、乳頭部におけるより正確な視神経線維層厚を測定することができます。さらに、正常眼データとの比較結果をレポートする機能も有しているため、従来よりも一層正確な緑内障解析を行なえます。

【症例】

比較  画像従来の眼底カメラ画像から求められた視神経乳頭縁(Disc Margin / DM)を緑色の点で、SD-OCT画像からスペクトラリスにより自動検出されたブルッフ膜開口端(Bruch’s Membrane Opening / BMO)を赤い点で表わしています。
DM と BMO の位置が乳頭縁全周に渡って大きく異なっている事が分かります。

視神経乳頭におけるBMO-MRW 解析結果例

BMO-MRW 解析結果例APS(Anatomic Positioning System)で決められた乳頭中心において、24本の放射状OCTスキャンが行われ、自動でBMO-MRW を検出します。その結果を正常眼データと比較します。

正常眼データの分布と比較し、5%以上の厚さがある場合には正常範囲(緑)に、1%から 5%の範囲の場合にはボーダーライン(黄色)に、1%よりも薄い場合には正常範囲外(赤)に分類します。

Anatomic Positioning System (APS) のコンセプト

Version 6.0にユニークなAnatomic Positioning System(APS)を搭載しました。このAPSはGPSのようなナビゲーションシステムで、中心窩とブルッフ膜開口端(BMO)中心の構造上不動のランドマーク 2 箇所を使い、眼底の位置を特定します。これらのランドマークは初めのAPSスキャンで自動認識されます。このスペクトラリス独自のAPSを患者個々の情報として登録し、その後検査を行う度にその登録されたAPS情報と、Fovea to-Bruch’s Membrane Opening (FoBMO)中心軸に沿ったスキャンから得られた画像が照合され正確な位置合わせを行います。それによって、データ解析に必要な一貫性のある正確なマッピングを可能にし、正常眼データベースと正しい位置で比較を行います。
さらに、APSが画像取得時に患者頭部の傾きとねじれを補正するため信頼性、再現性が高く、解剖学的に正しい情報を提供します。

【 症例:中心窩の位置認識が不正確であった場合 】

スペクトラリスOCTのAPSが無い場合は、毎回の検査で中心窩を正確に認識することが難しくなります。その場合、上記例の様にFoBMO中心軸がずれたままスキャンが行われ正常眼データと比較されますので、誤った分類結果がレポートされてしまう場合があります。

中心窩の位置認識が不正確であった場合の比較

GMPEはRIMにおけるBMO-MRW解析、乳頭周辺のRNFL(Retinal Nerve Fiber Layer / 網膜神経線維束)解析、それから黄斑部における後極部非対称性解析Posterior Pole Asymmetry Analysis / PPAA)を全て Fovea to Bruch’s Membrane Opening 中心軸に沿って連続的に行うことが可 能で、 全てAPSを使用した自動アライメントが行われます。この自動化された緑内障プレミアムソフトウェアは、緑内障の早期検出と病変管理に有用です。

GMPE を用いたRIM,RNFL,PPAA図

GCL 解析 / 10 層自動セグメンテーション

網膜OCT10層画像ersion 6.0 に、網膜の OCT 画像を以下に示す 10 層に自動セグメンテーションできる機能が追加されました。この機能により、右図の様にGCL(Ganglion Cell Layer / 神経節細胞層)のみの自動分離が可能になりました。視野に異常がでる前の極早期緑内障眼における網膜菲薄化評価において、GCL は GCC(Ganglion Cell Complex)に比べてより正確な評価が行えるという報告があります。

  • Retina
  • RNFL
  • Ganglion Cell Layer
  • Inner Plexiform Layer
  • Inner Nuclear Layer
  • Outer Plexiform Layer
  • Outer Nuclear Layer
  • Ret. Pigment Epithelium
  • Inner Retinal Layers
  • Photoreceptors

参考