Artefakte bei der Bildgebung der Netzhaut mittels optischer Kohärenz-Tomographie (OCT)

Zusammenfassung

Hintergrund: Ziel war es, die Häufigkeit und Einflussfaktoren von Artefakten bei OCT-Netzhaut-Scans und Fehler der Auswertesoftware in der klinischen Routine zu untersuchen. Material und Methoden: Insgesamt 205 vertikale OCT-Aufnahmen der Netzhaut wurden zufällig aus der Datenbank ausgewählt. Alle Scans waren im „Cross-hair”-Modus mit dem Stratus OCT von einer erfahrenen MTA aufgenommen worden. Darunter befanden sich 75 (37 %) Normalbefunde, die restlichen Scans zeigten verschiedene retinale Pathologien. Alle Aufnahmeartefakte wurden analysiert. Die Netzhautdicke wurde automatisch im Zentrum der Makula mit zwei verschiedenen Software-Algorithmen gemessen: dem „Stratus OCT Viewer V 4.04” des Stratus-OCT und der separat erhältlichen Software „Datamedical OCTview V 3.5” (Datamedical Consulting, Hamburg). Fehler der Software bei der Erkennung von innerer und äußerer retinaler Grenze wurden in drei Kategorien eingeteilt: keine, „kleine” (ohne Einfluss auf das Messergebnis) und „große” Fehler, die zu falschen Messwerten führen. Ergebnisse: Insgesamt zeigten 7,3 % aller OCT-Scans deutliche Aufnahme-Artefakte: 5 Bewegungsartefakte, 9 Aufnahmen mit niedriger Signalintensität und eine Aufnahme mit Dezentrierung. Aufnahmeartefakte führten signifikant häufiger zu Software-Fehlern (p = 0,012). Auch retinale Pathologien erhöhten die Fehlerzahl bei der Software-Auswertung (p = 0,004). Eine Analyse der Softwarefehler ergab insgesamt 20 große und 2 kleine Fehler beim Stratus OCT (insgesamt 10,7 %) und 32 große and 64 kleine Fehler beim Datamedical Viewer (p < 0,001). Die Messwerte mit der Datamedical-OCTview-Software waren im Mittel um 57 Mikrometer höher, da eine andere Definition der äußeren Netzhautgrenze verwendet wird. Das Vorhandensein von retinaler Pathologie erhöhte signifikant die Fehlerzahl bei beiden Auswertungsalgorithmen (jeweils p < 0,01), die meisten Fehler fanden sich bei Augen mit Makulaforamina und altersbedingter Makuladegeneration. Schlussfolgerungen: OCT-Aufnahme-Artefakte sind mit einer signifikant erhöhten Frequenz von Softwarefehlern verbunden, wie es auch für retinale Pathologien der Fall ist. Besondere Vorsicht sollte daher bei der Beurteilung von OCT-Aufnahmen auf Aufnahmeartefakte und Softwarefehler gelegt werden.

Abstract

Purpose: The purpose of this study was to investigate artifacts of OCT scans and of software analysis for retinal cross-section scans in a specialised retina clinic setting. Methods: A total of 205 vertical cross-hair OCT scans of retinal Stratus OCTs were randomly chosen from the database. All scans had been performed by one experienced technician. There were 75 (37 %) normal findings, the remaining scans showed various types of retinal pathology: All scanning artifacts were analysed. Retinal thickness of all scans was measured automatically at the centre of the macula using two different software algorithms: the instrument’s built-in “Stratus OCT Viewer V 4.01” and the stand-alone application “Datamedical OCTview V 3.5” (Datamedical Consulting, Hamburg). Errors of the software to correctly identify the retinal surface and the outer highly reflective layer were assigned into three categories: none, minor error (no influence on measurements) and major error. Results: A total of 7.3 % of all OCT scans showed scanning artifacts: 5 motion artifacts, 9 scans with low signal intensity and 1 decentred scan. Scanning artifacts significantly increased the frequency of software errors (p = 0,012). The presence of retinal pathology also increased the number of errors (p = 0,004). Software analysis yielded a total of 20 major and 2 minor errors for the Stratus OCT (overall 10.7 %) and 32 major and 64 minor errors for the Datamedical Viewer (p < 0.001). Measurements by Datamedical OCTview were a mean of 57 micron higher due to a different definition of the outer retinal border. Retinal pathologies significantly increased the likelihood of software errors for both algorithms (both p < 0.01), most critical were macular holes and changes in age-related macular degeneration. Conclusion: Scanning artifacts were associated with a significantly higher frequency of software errors. As artifacts of scans and software occur frequently, the interpretation of OCT scans requires special attention to artifacts.

Schlüsselwörter

optische Kohärenztomographie (OCT) - Artefakt - Fehler - Bildverarbeitung

Key words

optical coherence tomography (OCT) - artifact - error - image processing

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