광학 간섭 단층 촬영 혈관조영술로 측정된 황반 관류 밀도에 대한 모세관 및 기타 혈관 기여도 평가
Summary
우리는 관류 밀도에 대한 모세 혈관보다 큰 혈관의 기여도를 확인하기 위해 parafoveal 표면 모세관 신경총의 혈관과 관류 밀도 사이의 결정 계수의 평가를 설명합니다.
Abstract
표면 망막 모세관 신경총의 Parafoveal 순환은 일반적으로 순환이있는 모세 혈관의 길이를 결정하는 혈관 밀도와 순환이있는 평가 된 영역의 비율을 계산하는 관류 밀도로 측정됩니다. 관류 밀도는 또한 모세 혈관보다 큰 혈관의 순환을 고려하지만, 첫 번째에 대한 이러한 혈관의 기여도는 일반적으로 평가되지 않습니다. 두 측정 모두 광학 간섭 단층 촬영 혈관 조영술 장치에 의해 자동으로 생성되기 때문에이 논문은 혈관과 관류 밀도 사이의 결정 계수를 사용하여 모세 혈관보다 큰 혈관의 기여도를 추정하는 방법을 제안합니다. 이 방법은 평균 값이 다르지 않은 경우에도 모세 혈관보다 큰 혈관으로부터의 관류 밀도 비율의 변화를 나타낼 수 있습니다. 이러한 변화는 임상 망막병증이 나타나기 전에 망막 혈관 질환의 초기 단계에서 모세관 탈락에 대한 반응으로서 보상적 동맥 혈관 확장을 반영할 수 있다. 제안된 방법은 다른 장치를 필요로 하지 않고 관류 밀도의 조성의 변화를 추정할 수 있게 할 것이다.
Introduction
망막 순환은 동맥, 모세관 및 정맥 흐름의 조합이며, 그 기여도는 다른 망막층의 산소 요구를 충족시키기 위해 다양 할 수 있습니다. 이 순환은 자율 신경계 조절에 의존하지 않으며 전통적으로 망막 혈관을 묘사하기 위해 정맥 내 대조를 사용하는 침습적 인 방법 인 플루오레세인 혈관 조영술로 평가되었습니다. 순차적 인 사진을 통해 동맥, 동맥, 정맥 및 정맥 순환뿐만 아니라 망막 혈관 질환의 모세관 손상 부위를 평가할 수 있습니다1.
황반 순환을 측정하는 현재의 방법은 광학 간섭 단층 촬영 혈관 조영술 (OCTA)이며, 간섭 측정법을 사용하여 망막 이미지를 얻고 모세 혈관과 더 큰 망막 혈관을 윤곽을 그릴 수 있습니다2. 플루오레세인 혈관조영술과는 달리, OCTA 영상은 황반 크산토필 색소 섀도잉의 영향을 받지 않으므로 황반 모세혈관의 우수한 이미징이 가능합니다3. 플루오레세인 혈관조영술에 비해 ACTA의 다른 장점은 비침습성과 더 높은 분해능입니다4.
OCTA 장치는 3 x 3mm 맵에서 파라포베아에서 표면 모세관 신경총을 측정하며, 이는 foveal 중심과 동심원입니다(그림 1). 이 장비는 선박 길이 밀도(측정된 영역에서 순환하는 모세혈관의 길이)와 관류 밀도(순환이 있는 측정 영역의 백분율)를 자동으로 측정하며, 여기에는 모세혈관보다 큰 선박의 밀도(그림 2)5가 포함됩니다. 용기 밀도는 생리학적 조건하에서 관류 밀도에 실질적인 기여를 갖는다. 일부 장치는 혈관 밀도를 “골격화 된 혈관 밀도”로, 관류 밀도를 “혈관 / 혈관 밀도”로 측정합니다. 장치에 관계없이 일반적으로 길이 측정 (mm / mm2 또는 mm-1로 측정)과 순환 영역 (%로 측정)에 대한 측정이 자동으로 생성됩니다.
혈관 밀도는 어두운 곳, 깜박이는 빛6 또는 카페인이 함유 된 음료7 에 노출 될 때 건강한 사람들의 변화를 일으킬 수 있는데, 이는 가장 높은 활성을 가진 망막층에 따라 피상적, 중간 및 깊은 모세관 신경총 사이에 혈류를 재분배하는 신경 혈관 결합으로 인해 변화할 수 있습니다. 이러한 재분배로 인한 혈관 밀도의 감소는 자극이 중단된 후 기준선 값으로 되돌아가고 모세관 손실을 나타내지 않으며, 망막병증 전에 보고된 병리학적 변화는 당뇨병8 또는 동맥 고혈압과 같은 혈관 질환에서 나타난다9.
모세 혈관의 감소는 동맥 혈관 확장에 의해 부분적으로 보상 될 수 있습니다. 백분율 또는 관류 된 영역 만 측정해도 모세 혈관이 최소 임계 값에 도달 할 때 나타날 수있는 혈관 확장이 있는지 여부에 대한 통찰력을 제공하지 않습니다. 혈관 밀도를 측정하는 것은 혈관 확장으로 인한 증가 된 순환 영역을 감지하는 데 도움이되지 않습니다. 관류 밀도에 대한 동맥 순환의 기여도는 혈관 밀도와 관류 밀도 사이의 결정 계수를 사용하여 간접적으로 추정 할 수 있으며 모세 혈관 또는 다른 혈관에 해당하는 순환 영역의 비율을 정의 할 수 있습니다.
이 기법의 근거는 회귀 분석이 독립적인 숫자 값의 변경으로 인해 종속 숫자 값이 변경되는 정도를 식별할 수 있다는 것입니다. OCTA를 이용한 황반 혈관 영상화에서, 모세관 순환은 평가된 영역에 더 큰 혈관이 거의 없기 때문에 순환과 함께 영역에 영향을 미치는 독립적인 변수이다. 그러나 parafovea에는 순환 지역의 비율을 확장하고 변경할 수있는 더 큰 선박이 있으며 현재 자동화 된 OCTA 메트릭으로 직접 식별 할 수 없습니다. 결정 계수를 사용하는 이점은 두 개의 기존 메트릭 간의 관계를 측정하여 모세 혈관에 해당하는 순환 영역의 비율과 다른 혈관에 해당하는 비율을 두 개 더 생성한다는 것입니다. 두 백분율 모두 이미징 소프트웨어가 있는 픽셀 수를 사용하여 직접 측정할 수 있습니다. 그러나, 결정 계수는 OCTA 디바이스가 자동으로 생성하는 숫자로 샘플에 대해 계산될 수 있다(10,11).
Pathak et al.은 인공 신경망을 사용하는 인구 통계 학적 및 인위적 측정에서 순수 근육과 지방 질량을 추정하기 위해 결정 계수를 사용했습니다. 그들의 연구에 따르면 그들의 모델은 0.92의 R2 값을 가지고 있으며, 이는 종속 변수의 많은 부분의 변동성을 설명했습니다12. O’Fee와 동료들은 0.01에서 0.21의 R2를 발견했기 때문에 모든 원인 및 심혈관 사망률에 대한 대리자로 치명적이지 않은 심근 경색을 배제하기 위해 결정 계수를 사용했습니다. 그 결과는 독립 변수가 대리모의 기준으로 설정된 종속 변수의 변화의 80 % 미만을 설명한다는 것을 보여주었습니다 (R2 = 0.8)13.
결정 계수는 결과 변수의 변화에 대한 변수, 변수 그룹 또는 모델의 변경의 영향을 평가하는 데 사용됩니다. 1과 R2 값의 차이는 결과 변수의 변화에 대한 다른 변수의 기여도를 나타냅니다. 일반적으로 결과에 기여하는 두 개 이상이 있기 때문에 차이를 단일 변수로 간주하는 것은 드문 일입니다. 그러나 순환하는 황반 영역의 비율은 모세 혈관으로 덮인 영역과 더 큰 혈관으로 덮인 지역에서만 유래 할 수 있습니다. 더욱이, 반응성 혈관 확장은 감소된 모세관 순환이 산소 공급을 감소시킬 수 있기 때문에 망막 세동맥으로부터 기인하는 것으로 간주된다.
오직 두 가지 출처 만이 황반에서 순환하는 면적의 비율에 기여합니다 : 모세 혈관과 혈관보다 큰 혈관. 혈관 밀도와 관류 밀도 사이의 결정 계수는 순환 영역에 대한 모세 혈관의 기여도를 결정하고, 나머지 변화 (1과 R2 값의 차이)는 순환이있는 영역 (더 큰 망막 혈관 내에서)을 나타내는 유일한 다른 변수의 기여를 나타냅니다. 이 논문은 건강한 사람들 (그룹 1)에서이 기여도를 측정하는 방법과 망막 혈관 질환 환자에서 어떻게 변화하는지 설명합니다 : 고혈압 망막증이없는 동맥 고혈압 (그룹 2) 및 당뇨병 성 망막병증이없는 당뇨병 (그룹 3).
Protocol
Representative Results
Discussion
망막병증이 발병하기 전에 망막 혈관 질환의 관류 밀도 변화에 모세혈관보다 큰 혈관의 기여. 동맥 고혈압 환자의 내부 영역에서 감소하고 당뇨병 환자의 분야마다 다양했습니다. 망막에서 혈관 반응성을 측정하는 직접적인 방법이 있는데, 이는 자극에 대한 노출에 달려 있습니다.14,15. 이 논문에서 제안된 측정은 OCTA 장치에 의해 자동으로 생성되는 두…
Divulgations
The authors have nothing to disclose.
Acknowledgements
저자는 AngioPlex 장비와 함께 Cirrus 6000을 사용할 수있는 무제한 지원에 대해 Zeiss Mexico에 감사드립니다.
Materials
| Cirrus 6000 with Angioplex | Carl Zeiss Meditec Inc., Dublin CA | N/A | 3 x 3 vessel and perfusion density maps |
| Excel | Microsoft | N/A | spreadsheet |
| Personal computer | Generic | N/A | for running the calculations on the spreadsheet |
References
- Ong, J. X., Fawzi, A. A. Perspectives on diabetic retinopathy from advanced retinal vascular imaging. Eye. , (2022).
- Tan, A. C. S., et al. An overview of the clinical applications of optical coherence tomography angiography. Eye. 32 (2), 262-286 (2018).
- Elnahry, A. G., Ramsey, D. J. Optical coherence tomography angiography imaging of the retinal microvasculature is unimpeded by macula xanthophyll pigment. Clinical and Experimental Ophthalmology. 48 (7), 1012-1014 (2020).
- Elnahry, A. G., Ramsey, D. J. Automated image alignment for comparing microvascular changes detected by fluorescein angiography and optical coherence tomography angiography in diabetic retinopathy. Seminars in Ophthalmology. 36 (8), 757-764 (2021).
- Rosenfeld, P. J., et al. Zeiss AngioPlex spectral domain optical coherence tomography angiography: technical aspects. Developments in Ophthalmology. 56, 18-29 (2016).
- Nesper, P. L., et al. Hemodynamic response of the three macular capillary plexuses in dark adaptation and flicker stimulation using optical coherence tomography angiography. Investigative Ophthalmology and Visual Science. 60 (2), 694-703 (2019).
- Zhang, Y. S., Lee, H. E., Kwan, C. C., Schwartz, G. W., Fawzi, A. A. Caffeine delays retinal neurovascular coupling during dark to light adaptation in healthy eyes revealed by optical coherence tomography angiography. Investigative Ophthalmology and Visual Science. 61 (4), 37 (2020).
- Barraso, M., et al. Optical coherence tomography angiography in type 1 diabetes mellitus. Report 1: Diabetic Retinopathy. Translational Vision Science and Technology. 9, 34 (2020).
- Xu, Q., Sun, H., Huang, X., Qu, Y. Retinal microvascular metrics in untreated essential hypertensives using optical coherence tomography angiography. Graefe’s Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology. 259 (2), 395-403 (2021).
- Yeh, R. Y., Nischal, K. K., LeDuc, P., Cagan, J. Written in blood: applying grammars to retinal vasculatures. Translational Vision Science & Technology. 9, 36 (2020).
- Corvi, F., Sadda, S. R., Staurenghi, G., Pellegrini, M. Thresholding strategies to measure vessel density by optical coherence tomography angiography. Canadian Journal of Ophthalmology. 55 (4), 317-322 (2020).
- Pathak, P., Panday, S. B., Ahn, J. Artificial neural network model effectively estimates muscle and fat mass using simple demographic and anthropometric measures. Clinical Nutrition. 41 (1), 144-152 (2022).
- OFee, K., Deych, E., Ciani, O., Brown, D. L. Assessment of nonfatal myocardial infarction as a surrogate for all-cause and cardiovascular mortality in treatment or prevention of coronary artery disease: a meta-analysis of randomized clinical trials. JAMA Internal Medicine. 181 (12), 1575-1587 (2021).
- Kushner-Lenhoff, S., Ashimatey, B. S., Kashani, A. H. Retinal vascular reactivity as assessed by optical coherence tomography angiography. Journal of Visualized Experiments: JoVE. (157), e60948 (2020).
- Sousa, D. C., et al. A protocol to evaluate retinal vascular response using optical coherence tomography angiography. Frontiers in Neuroscience. 13, 566 (2019).
- Falavarjani, K. G., et al. Effect of segmentation error correction on optical coherence tomography angiography measurements in healthy subjects and diabetic macular oedema. British Journal of Ophthalmology. 104 (2), 162-166 (2020).
- Warner, R. L., et al. Full-field flicker evoked changes in parafoveal retinal blood flow. Scientific Reports. 10 (1), 16051 (2020).
- Zhang, Y. S., et al. Reversed neurovascular coupling on optical coherence tomography is the earliest detectable abnormality before clinical diabetic retinopathy. Journal of Clinical Medicine. 9 (11), 3523 (2020).
