JP5923445B2 - 緑内障の組み合わせ解析 - Google Patents
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Description
臨床診療で、1以上の緑内障のリスク要因(IOPの上昇、家族歴、円板出血等など)または臨床診察による緑内障の兆候(視神経円板の外観など)があれば、次の検査に移るが、これは検眼鏡検査法による臨床診察より詳しい視野(VF)検査、視神経(ON)および網膜神経線維層(RNFL)の評価を含んでもよい。臨床診察およびこれらの検査で発見された緑内障性障害パターンと一致する異常が、診断をする根拠となる。
1)患者は緑内障か(つまり、検出)?
2)患者の緑内障性障害の重症度はどれくらいか(つまり、進行度)?
3)患者は悪化しているか(つまり、進行イベントの検出)?
4)患者は視力障害が危ぶまれるほど悪化するのが速いか(つまり、変化率)?
ハンフリー(Humphrey)(登録商標)フィールドアナライザ(HFA)、マトリックス(Matrix)(商標)視野計、ストラタスOCT(Stratus OCT)(商標)網膜撮影装置、シラス(Cirrus)(商標)HD−PCT、GDx(商標)走査レーザー偏光計、およびハイデルベルグ・レチナ・トモグラフ(HRT)などの個々の検査モダリティはすべて、臨床医がこれらの質問に答えるのに役立つ情報を提供しようと努めるものである。しかし、次のセクションで論じるように、現在のところ、単独で使用して、患者母集団および疾患のダイナミックレンジ全体にわたり緑内障検査で臨床ニーズを満たす臨床機器は一つとしてない。実務上、臨床医は少なくとも2つの緑内障検査の結果を主観的に相関させて診断を下すことを求められることが多い。検査結果の主観的な解釈は時間がかかる上、観察者間の一貫性に欠ける。
視感度の機能的測定値とRNFL厚さおよび視神経乳頭形状の構造的測定値は、すべて部分的にはRGCの基礎母集団に依存する。これらの測定値を、RGCとその軸索の病理学的喪失の反映として、緑内障の検出および緑内障管理における疾患の進行をモニタリングするために使用する。視野のある部位における視感度の低下は、網膜の対応する部位のRGCの喪失量に比例すること(アールエス ハーベルス他「緑内障患者における視野欠損および網膜神経節細胞の喪失」アーカイブ・オブ・オフサルモロジー(2006年)124巻:853−859頁およびエイチエー クィグリー他「ヒトの緑内障眼における自動視野測定に相関する網膜神経節細胞萎縮」アメリカン・ジャーナル・オブ・オフサルモロジー(1989年)107巻:453−464頁)と、同じ網膜部位から視神経に入るRGC軸索の喪失に比例することが実証されている。そのため、視感度測定値およびRNFL厚さ/ONH形状の測定値は、RGCの基礎母集団の尺度に相関が高いと予想されるであろう。この緑内障における構造と機能の相関関係の予想は、猿の実験的な緑内障の進行性の影響(アールエス ハーベルス他「神経線維層と視野測定値との関係」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー&ビジュアルサイエンス(2007年)48巻:763−773頁)と、様々な進行度の緑内障患者のクロスセクショナル研究(ディーエフ ゴールウェイ・ヒース他「正常眼圧緑内障眼における視神経円板への視野のマッピング」オフサルモロジー(2000年)127巻:674−680頁、ティーエー ベルタギ他「光干渉トモグラフィで測定した網膜神経線維層厚は緑内障眼の視機能に関係する」オフサルモロジー(2003年)110巻:2185−2191頁、エヌジェイ レウス他「標準自動視野測定値とGDxVCC測定値との関係」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー&ビジュアルサイエンス(2004年)45巻:840−845頁、およびエルエー ケリガン・バウムリンド他「同一人物の閾値視野検査と比較した緑内障眼の神経節細胞数」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー&ビジュアルサイエンス(2000年)41巻:741−748頁)に関して確認されている。
既存の障害を検出する感度
進行する障害(つまり、進行)を検出する感度
交絡因子/アーチファクト
測定の変動性(精度)
メデイロス他は、健常眼と緑内障の視野喪失がある眼とを区別するためにGDx、VCC、HRT IIおよびストラタスOCTを比較した(エフエー メデイロス他「緑内障検出のためのGDxVCC走査レーザー偏光計、HRT II共焦点走査レーザー検眼鏡およびストラタスOCT光干渉断層計の比較」アーカイブ・オブ・オフサルモロジー(2004年)122巻:827−837頁)。この研究には緑内障の視野喪失がある患者107名と同じ年齢の健常被験者76名が含まれた。信頼性がなく受け入れられない測定値の被験者を除いた後、最終的な研究サンプルは141名の被験者(緑内障の人75名と対照健常被験者66名)の141眼を含んだ。つまり、緑内障の被験者の30%と正常な被験者の13%が3回の検査のうち1回以上で評価できなかったことを意味する。しかし、信頼性のない被験者42名の総数のうち、3回の検査すべてで評価できなかったのはわずか2名の被験者(1%)である。そのため、1回より多くの検査モダリティを受けると、よりよい患者の適用範囲または適用性を達成できる。この研究は構造的な機器しか比較していないが、構造的検査と機能的検査との間に同様な相補的な適用性が期待できる。この研究の母集団では、緑内障患者の視野MDパラメータの平均値±SDは−4.87±3.9dBで、これらの患者のうち70%は早期の緑内障の視野障害を受けていた。3つのモダリティからの最適なパラメータについて、受信者動作特性曲線下面積(AUROC)間に統計的に有意な差は見られなかった。平均して、95%の特異度で、いずれか1つの構造的な検査に基づいた感度は約62%である。つまり、この研究の母集団では、いずれか1つの構造的検査では、視野喪失のある緑内障患者のうち約38%は検出されないことになる。
臨床診療では、臨床医はHFA、OCTまたはGDxによる検査レポートを検討して、その解釈を行うことが求められるが、これは時間がかかる上、観察者間の一貫性に欠ける。解釈の複雑さを例証するために、HFAによる緑内障被験者の視野検査の結果(右眼を図示)を図1aに示しており、GDxによる同じ患者のRNFL検査結果(両眼を図示)を図1bに示している。
視野の領域と視神経円板のセクターとの相関は、ゴールウェイ・ヒース他が開発したマップに基づくことが多い(ディーエフ ゴールウェイ・ヒース他「正常眼圧緑内障眼における視神経円板への視野のマッピング」オフサルモロジー(2000年)127巻:674−680頁)。図2に図示するように、52の視野検査の位置は、視神経円板の6つのセクターに対応する6つの領域にグループ分けされる。視野の結果とHRT、OCTおよびGDxの測定値のうちの少なくとも1つとを相関させるいくつかの研究はこのマップを採用した(ティーエー ベルタギ他「光干渉トモグラフィで測定した網膜神経線維層厚は緑内障眼の視機能に関係する」オフサルモロジー(2003年)110巻:2185−2191頁、エヌジェイ レウス他「標準自動視野測定値とGDxVCC測定値との関係」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー&ビジュアルサイエンス(2004年)45巻:840−845頁、イー ゲッツィンガー他「偏光感受性スペクトラルドメインOCTにより測定した健常眼と緑内障眼の網膜神経線維層の複屈折」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー&ビジュアルサイエンス(補遺)(2008年)49巻:アブストラクト3762頁、およびエフケイ ホーン他「局所的緑内障性視野欠損と偏光分析(GDx)およびスペクトラルドメインOCTで測定した神経線維層厚の喪失との相関」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー&ビジュアルサイエンス(補遺)(2008年)49巻:アブストラクト732頁)。上側−耳側および下側−耳側セクターについては、0.75〜0.80までの相関係数(r)が報告された(エフケイ ホーン他「局所的緑内障性視野欠損と偏光分析(GDx)およびスペクトラルドメインOCTで測定した神経線維層厚の喪失との相関」インベスティゲイティブ・オフサルモロジー&ビジュアルサイエンス(補遺)(2008年)49巻:アブストラクト732頁)。
緑内障の検出は、臨床医の患者の管理に関する決定に即座に影響を与える。同様に、進行度を知ることは臨床医が障害がすぐに進行するリスクを評価するのに役立ち、これも臨床医の決定に直接影響を与える。さらに、個々の患者の進行速度を知ることで、臨床医は治療の効果、患者の生涯にわたる視力障害のリスクを評価でき、個々人のニーズに応じた医療を提供できる。ここで開示する組み合わせ解析方法は特定された臨床ニーズに応えることを意図している。本発明は、検査モダリティ間の変換関数、局所、領域および大域障害の検出、一致率評価、複合確率評価、および機械学習分類器からなる緑内障検出のためのアルゴリズム、進行度評価、変化率評価および進行イベント検出からなる緑内障フォローアップのためのアルゴリズム、および複合解析表示のためのアルゴリズムを対象とする。
(変換関数)
変換関数とは、異なる検査モダリティのデータを共通の空間分布および測定スケールで提示できるように、1以上の検査モダリティの空間的な測定値を選択した空間的な測定値に変換する算術モデルをいう。変換の目的は、解釈しやすくするために異なるモダリティの検査結果の直接の並列的な比較をしやすくすることと、詳細な解析のために複数の検査モダリティの加重平均を出すことにより複合検査パラメータを生成しやすくすることを含む。変換関数は構造的検査から機能的検査にするものでも、またはその逆でもよく、変換関数は局所的、領域別および大域的測定パラメータに関して確立してもよい。変換関数は異なる診断検査の2以上の測定値を組み合わせて1つの診断出力にしてもよい。
モデル1_0_1_1_3(血管の平滑化、全視野、線形スケール、スケーリング、スプレッド3)
モデル1_0_1_1_2.5(血管の平滑化、全視野、線形スケール、スケーリング、スプレッド2.5)
モデル1_0_2_0_50(血管の平滑化、全視野、対数スケール、スケーリングなし、スプレッド50)
モデル1_1_1_1_2(血管の平滑化、半視野、線形スケール、スケーリング、スプレッド2)
(変換フィールドのSTATPAC様標準データ解析の実施)
HFAアンサンブルソフトウェアを、変換フィールドでSTATPAC様解析(正常範囲に対する比較)を行うように修正した。標準限界は異なるモデルでは異なるため、解析は変換モデル特有のものとなるように行わなければならない。平均偏差(MD)、PSD、トータル偏差およびパターン偏差の標準限界を、4つのECC変換モデルそれぞれについて実施した。これらのパラメータに加えて、進行度指標の計算のフィージビリティ調査に含めるために、変換フィールドについての視野指標(VFI)も計算した。アンサンブルの最も関連性のある出力はMDとp値、PSDとp値、VFI、トータル偏差確率プロットおよびパターン偏差確率プロットである。4つのECCモデルそれぞれの検査データセットの変換フィールドは、モデルの性能を評価するための更なる解析のために処理してエクスポートした。
緑内障により生じる構造的および機能的な障害に幅広い形態学的な変動性があることは認識される。障害はびまん性、限局性または混合して生じることがあり、障害の位置は眼によって異なる。縦断的なフォローアップなく障害を検出するには、障害のレベルが正常眼の分布の限界を超えなければならない。標準限界はテスト・リテストの変動および正常な母集団の被験者間変動を含み、通常大域的パラメータよりも局所的パラメータの場合の方が広くなる。そのため、本発明によると、疾患の早期検出に不可欠な眼の構造および機能に対する大域、領域および局所障害のうちの少なくとも1つを捕捉するために、組み合わせ解析は可変空間分解能を使ってマルチモダリティ検査データを解析するのが望ましい。マルチモダル組み合わせ解析は新規であり、本発明のある側面に不可欠である。
本発明において、マルチモダル組み合わせ解析の実施のために2つの代替アプローチが確認される。図5に図示する1つめのアプローチは、マルチモダリティ検査を組み合わせて1つの検査にし、複合検査とマルチモダリティの標準限界とを比較して、その正常範囲内にある複合検査の確率を評価することである。あるいは、図6に図示する各検査モダリティを個別に解析してから、各個々の検査の正常範囲になる確率を組み合わせてマルチモダリティ複合確率を評価する。この2つのアプローチを、RNFL検査データの空間分布とスケールをOCTまたはGDxあるいはその両方の測定値から視野感度データに変換することに基づいて図5および図6に図示しているが、逆の変換も同様に考えられるであろう。黒色は初期の入力を示し、青色は中間結果を示し、赤色は出力を示し、点線と矢印は代替またはオプションの経路を示す。
1)緑内障検査のダイナミックレンジ(正常から後期緑内障)にわたる被験者から、視野検査(HFA)とOCT(シラス)またはGDxあるいはその両方とによる訓練データを収集するステップ(ステップ502)
2)訓練データセットを使用してシラスまたはGDxあるいはその両方のデータの構造・機能(S−to−F)変換関数(点別、領域別および大域的)を開発するステップ(ステップ504)
3)特定の被験者からHFAの画像データとシラスまたはGDxあるいはその両方の画像データとを取得して解析するステップ(ステップ506/508)
4)S−to−F変換関数を解析したシラスまたはGDxあるいはその両方の被験者データに適用するステップ(ステップ510)
5)HFAの測定値からの測定視野感度とOCTまたはGDxあるいはその両方の測定値からのRNFL変換後視野感度との加重平均に基づいて複合視野感度測定値を生成し、一致マップまたは一致指標により一致率の評価を提供するステップ(ステップ512/514)
6)標準データベースにマルチモダリティデータを収集するステップ(ステップ516)
7)データベースのシラス/GDxの測定値に関して、S−to−F変換を適用して変換フィールドを生成するステップ(ステップ518)
8)HFAデータからの標準データベースとシラスまたはGDxあるいはその両方からの変換後のRNFLデータとの複合フィールドを生成するステップ(ステップ520)
9)複合視野感度測定値のためにSTATPAC様解析をしやすくするために標準限界を確立するステップ(ステップ522)
10)複合フィールドでSTATPAC様解析を実行して、局所的、領域別および大域的パラメータの複合確率評価を提供するステップ(ステップ524/526)
同様に、図6のステップは以下のステップを含む。
1)緑内障検査のダイナミックレンジ(正常から後期緑内障)にわたる被験者から、視野検査(HFA)とOCT(シラス)またはGDxあるいはその両方とによる訓練データを収集するステップ(ステップ602)
2)訓練データセットを使用してシラスまたはGDxあるいはその両方のデータのS−to−F変換関数(点別、領域別および大域的)を開発するステップ(ステップ604)
3)個々の被験者からHFA、シラスおよびGDxのうちの少なくとも1つのデータを取得して解析するステップ(ステップ606)
4)S−to−F変換関数を解析したシラスまたはGDxあるいはその両方の被験者データに適用して、視野を生成するステップ(ステップ608)
5)STATPAC様解析をしやすくするために、S−to−F変換関数を使用して既存の構造的な標準データベースを視野空間に変換するステップ(ステップ610)
6)変換フィールドの標準データベースを使用して、変換フィールドでSTATPAC様解析を実行するステップ(ステップ612)
7)シラスまたはGDxあるいはその両方のデータの標準限界を確立して、構造データの個々の確率を求めるステップ(ステップ614)
8)測定した視野で行うSTATPAC解析と結果を比較して、一致マップまたは一致指標による一致率評価、および任意で複合確率の評価を提供するステップ(ステップ616)
どちらのアプローチも、マルチモダリティ検査からの解析をまず変換関数を使用して共通の空間分布および測定スケールに変換する必要がある。図5のアプローチは、マルチモダリティ検査データからなる標準データベースを利用できるようにする必要があり、一方図6のアプローチは、変換後の検査の標準限界を確立するために変換した、個々のモダリティの既存の標準データベースを利用できるであろう。どちらのアプローチも、変換後の検査の領域別および大域的パラメータを導くには2つの代替法があり、領域別および大域的変換関数を使用してオリジナル検査の領域別および大域的パラメータから直接変換するか、またはより高い空間分解能で変換後の検査からパラメータを導く(例、点別変換フィールドから直接導く変換フィールドの領域別パラメータ)というものである。局所(点別)変換ではおそらく被験者間変動が高くなることから、直接の領域別および大域的変換が好ましいかもしれない。
マルチモダリティの機械学習分類(MLC)は、疾患検出のための臨床的な解釈の待望の簡素化を促進する。マルチモダリティ臨床データは、機械学習分類器の訓練に必要である。データセットは、組み合わせるモダリティによって偏りのない組み入れ基準により、正常被験者と緑内障被験者の両方から構成するべきである。
(個々の検査の信頼性)
個々の検査の信頼性を、組み合わせ解析で評価し、考慮するべきである。信頼性の低い検査は複合測定値または複合確率を計算するときの重みを低くするべきである。信頼性のない検査は認識して、組み合わせ解析から排除するべきである。
本発明において、進行度の評価は緑内障の初期の診察およびフォローアップで不可欠である。最低でも、大域的関数または進行度指標を提供するべきであり、望むなら、領域別または局所的進行度指標も提供するべきである。マルチモダリティ検査を組み合わせることで、進行度の評価を潜在的に改善できるであろう。縦断的なフォローアップで得られる進行度指標は、変化率の評価および進行の検出にとって適切なパラメータであると思われる。
解析を行った後、解釈を簡素化し、ワークフローを改善するために統合レポートにするのが望ましい。レポートは緑内障検査データと治療データを含み、緑内障検出の要約を提供し(図7〜図8)、進行度指標および治療データのトレンドプロットを提供して、視力障害および治療の効果の個々のリスクを効率的に評価しやすくするべきである。
以下に、上記実施形態から把握できる技術思想を付記として記載する。
[付記1]
患者の眼の組織の異常度を解析する方法であって、
診断検査を使用して患者の眼の複数の測定値を収集すること、
前記複数の測定値を入力として使用して第2の診断検査の形態で出力を生成する変換関数を前記複数の測定値に適用すること、
前記患者の前記関数の出力を正常な被験者の複数の測定値から作成した確率分布と比較して正常度の尤度を示すこと、
正常に対する前記関数の出力の状態を表示すること
を含む方法。
[付記2]
前記変換関数は前記収集した複数の測定値の空間分布および測定スケールを変更する、付記1に記載の方法。
[付記3]
前記関数の出力を表示することをさらに含む、付記1に記載の方法。
[付記4]
前記変換関数は、患者母集団全体の2つの診断検査の結果の類似度を最大化するように構成されている、付記1に記載の方法。
[付記5]
前記診断検査は、前記眼の1つの構造的な検査と1つの機能的な検査とを含む、付記1に記載の方法。
[付記6]
前記診断検査の少なくとも1つは、視野検査、RNFL解析、ONH解析、神経節細胞解析および黄斑部網膜内層厚からなる群から選択されている、付記1に記載の方法。
[付記7]
患者の眼の異常度を解析する方法であって、
異なる複数の診断検査を使用して患者の眼の2以上の複数の測定値を収集すること、
正常なものと疾患のあるものとを区別するように最適化された出力を生成する変換関数を使用して、前記複数の測定値を組み合わせること、
前記患者の前記関数の出力を正常な被験者の複数の測定値から作成した確率分布と比較して正常度の尤度を示すこと、
正常に対する前記関数の出力の状態を表示すること
を含む方法。
[付記8]
前記複数の測定値は共通の空間分布および測定スケールを使用して組み合わせられる、付記7に記載の方法。
[付記9]
前記関数の出力を表示することをさらに含む、付記7に記載の方法。
[付記10]
前記診断検査は前記眼の1つの構造的な検査と1つの機能的な検査とを含む、付記7に記載の方法。
[付記11]
前記診断検査の少なくとも1つは、視野検査、RNFL解析、ONH解析、神経節細胞解析および黄斑部網膜内層厚からなる群から選択されている、付記7に記載の方法。
[付記12]
前記2以上の複数の測定値は、視野測定法、走査レーザー偏光分析法および光干渉トモグラフィ(OCT)の中の1以上の技術を使用して収集される、付記7に記載の方法。
[付記13]
前記2以上の複数の測定値は同じ技術を使用して得られる、付記12に記載の方法。
[付記14]
前記関数の出力は入力の1つと同じ形態である、付記7に記載の方法。
[付記15]
前記関数への入力は個々の診断検査の信頼性に応じて重みを付けられている、付記7に記載の方法。
[付記16]
患者の眼の疾患の進行を解析する方法であって、
2以上の異なる時に2以上の診断検査を使用して患者の眼の複数の測定値を収集すること、
進行度に対応する出力を生成する変換関数を使用して前記複数の測定値を組み合わせること、
ある時の前記患者の前記関数の出力を、異なる時の前記患者の前記関数の出力と比較すること、
経時的な前記関数の進行の出力を表示すること
を含む方法。
[付記17]
前記複数の測定値は共通の空間分布および測定スケールを使用して組み合わせられている、付記16に記載の方法。
[付記18]
前記関数の出力を表示することをさらに含む、付記16に記載の方法。
[付記19]
前記診断検査は前記眼の1つの構造的な検査と1つの機能的な検査とを含む、付記16に記載の方法。
[付記20]
前記診断検査の少なくとも1つは、視野検査、RNFL解析、ONH解析、神経節細胞解析および黄斑部網膜内層厚からなる群から選択されている、付記16に記載の方法。
[付記21]
2以上の複数の測定値は、視野測定法、走査レーザー偏光分析法および光干渉トモグラフィ(OCT)の中の1以上の技術を使用して収集される、付記16に記載の方法。
[付記22]
2以上の複数の測定値は同じ技術を使用して得られる、付記21に記載の方法。
[付記23]
前記関数の出力は入力の1つと同じ形態である、付記16に記載の方法。
[付記24]
前記関数への入力は個々の診断検査の信頼性に応じて重みを付けられている、付記16に記載の方法。
[付記25]
患者の眼の疾患の進行を特定する方法であって、
2以上の異なる時に2以上の診断検査を使用して患者の眼の複数の測定値を収集すること、
出力を生成する変換関数を使用して前記複数の測定値を組み合わせること、
経時的な前記患者の前記関数の出力の変化を、正常な被験者から生成した前記関数の出力の再現性の確率分布と比較して、疾患の進行の尤度を示すこと、
前記比較に基づいて出力を表示すること
を含む方法。
[付記26]
前記複数の測定値は共通の空間分布および測定スケールを使用して組み合わせられている、付記25に記載の方法。
[付記27]
前記関数の出力を表示することをさらに含む、付記25に記載の方法。
[付記28]
前記診断検査は前記眼の1つの構造的な検査と1つの機能的な検査とを含む、付記25に記載の方法。
[付記29]
前記診断検査の少なくとも1つは、視野検査、RNFL解析、ONH解析、神経節細胞解析および黄斑部網膜内層厚からなる群から選択されている、付記25に記載の方法。
[付記30]
2以上の複数の測定値は、視野測定法、走査レーザー偏光分析法および光干渉トモグラフィ(OCT)の中の1以上の技術を使用して収集される、付記25に記載の方法。
[付記31]
2以上の複数の測定値は同じ技術を使用して得られる、付記30に記載の方法。
[付記32]
前記関数の出力は入力の1つと同じ形態である、付記25に記載の方法。
[付記33]
前記関数への入力は個々の診断検査の信頼性に応じて重みを付けられている、付記25に記載の方法。
[付記34]
患者の眼の異なる診断検査から多重出力パラメータを表示する方法であって、
2以上の異なる時に2つの診断検査を使用して患者の眼の複数の測定値を収集すること、
前記複数の測定値を入力として使用して異なる診断検査の形態で出力を生成する変換関数を前記複数の測定値の1つに適用すること、
2以上の複数の測定値を時間の関数として単一のグラフィカルディスプレイに表示すること
を含む方法。
[付記35]
前記変換関数は、前記変換関数を適用した前記複数の測定値の空間分布および測定スケールを変更する、付記34に記載の方法。
[付記36]
疾患に影響を与えるイベントのタイミングを同じグラフィカルディスプレイに表示することをさらに含む、付記34に記載の方法。
[付記37]
前記疾患に影響を与えるイベントは前記疾患の治療に関係している、付記36に記載の方法。
[付記38]
前記診断検査は前記眼の1つの構造的な検査と1つの機能的な検査とを含む、付記34に記載の方法。
[付記39]
前記診断検査の少なくとも1つは、視野検査、RNFL解析、ONH解析、神経節細胞解析および黄斑部網膜内層厚からなる群から選択されている、付記34に記載の方法。
[付記40]
2以上の複数の測定値は、視野測定法、走査レーザー偏光分析法および光干渉トモグラフィ(OCT)の中の1以上の技術を使用して収集される、付記34に記載の方法。
[付記41]
2以上の複数の測定値は同じ技術を使用して得られる、付記40に記載の方法。
ECC:GDxの強化角膜代償撮像モード
EMR:電子医療記録
ERG:網膜電図記録法
FDT:視機能検査の周波数倍増技術
GDx:網膜神経線維層の検査のためにカール・ツァイス・メディテック・インコーポレイティッド社(Carl Zeiss Meditec Inc.)が製造する走査レーザー偏光分析システム
GHT:HFAの緑内障半視野検査
GPA:GDxおよびHFAの両方で利用可能な緑内障視野進行解析ソフトウェア
GPS:緑内障確率スコア、HRT機械学習分類器
HFA:視野感度の検査のためにカール・ツァイス・メディテック・インコーポレイティッド社が製造するハンフリーフィールドアナライザ
HEP:視機能を検査するためのハイデルベルグエッジペリメータ
HRT:視神経乳頭断層撮影のためのハイデルベルグ・レチナ・トモグラフィ・システム
LDF:線形判別関数
マトリックス:カール・ツァイス・メディテック・インコーポレイティッド社が製造するFDTに基づくフィールドアナライザ
MD:平均偏差、HFAの視野指標
NFI:神経線維インジケータ、GDx機械学習分類器
OCT:カール・ツァイス・メディテック・インコーポレイティッド社が製造する網膜用光干渉トモグラフィシステム
ONH:ヒトの眼の視神経乳頭
PSD:パターン標準偏差、HFAの視野指標
PPA:乳頭周囲の萎縮
RGC:網膜神経節細胞
RNFL:網膜神経線維層
SAP:標準自動視野測定法
SITA:SITAファーストおよびSITAスタンダードを含め、HFAの視野検査のためのスウェーデン相互検査アルゴリズム
SAP:標準自動視野測定法
SLP:網膜神経線維層を検査するための走査レーザー偏光分析システム
STATPAC:正常範囲外の視野を特定する、または視野の進行を特定するためにHFAに実装する解析ソフトウェア
SWAP:短波長自動視野測定法
TCA:HRTの形状変化解析
VCC:GDxの可変角膜代償撮像モード
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Claims (13)
- 患者の眼の疾患の進行を解析するために利用される情報を提供する方法であって、
2以上の異なる時に2以上の種類の異なる検査モダリティを使用して患者の眼から収集された複数の測定値を受け取ること、
変換関数を使用して、前記2以上の種類の異なる検査モダリティから収集された複数の測定値の、共通の空間分布および測定スケールでの表現を含むマップを生成すること、
解析結果を導出するために使用される前記マップを表示すること
を含む方法。 - 前記関数の出力を表示することをさらに含む、請求項1に記載の方法。
- 前記検査モダリティは、前記眼の1つの構造的な検査と1つの機能的な検査とを含む、請求項1に記載の方法。
- 前記検査モダリティのうちの少なくとも1つは、視野検査、RNFL解析、ONH解析、神経節細胞解析および黄斑部網膜内層厚からなる群から選択されている、請求項1または3に記載の方法。
- 2以上の複数の測定値は、視野測定法、走査レーザー偏光分析法および光干渉トモグラフィ(OCT)の中の1以上の技術を使用して収集される、請求項1〜4のいずれか一項に記載の方法。
- 前記2以上の複数の測定値は、同じ技術を使用して生成される、請求項5に記載の方法。
- 前記関数の前記共通の空間分布および測定スケールは、前記複数の測定値の1つと同じ形態である、請求項1〜6のいずれか一項に記載の方法。
- 前記変換関数で用いられる測定値は、個々の検査モダリティの信頼性に応じて重みを付けられている、請求項1〜7のいずれか一項に記載の方法。
- 前記マップは、網膜神経節細胞(RGC)マップである、請求項1〜8のいずれか一項に記載の方法。
- 前記関数は、臨床的に関連する疾患の段階と関連するように最適化されている、請求項1〜9のいずれか一項に記載の方法。
- 疾患に影響を与えるイベントのタイミングを同じグラフィカルディスプレイに表示することをさらに含む、請求項1〜10のいずれか一項に記載の方法。
- 前記疾患に影響を与えるイベントは、前記疾患の治療に関連している、請求項11に記載の方法。
- 前記共通のスケールは、網膜神経節細胞(RGC)カウントに比例する、請求項1〜12のいずれか一項に記載の方法。
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