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Erschienen in: Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology 2/2024

16.10.2023 | Retinal Disorders

The effect of optical degradation from cataract using a new Deep Learning optical coherence tomography segmentation algorithm

verfasst von: Davide Allegrini, Raffaele Raimondi, Tania Sorrentino, Domenico Tripepi, Elisa Stradiotto, Marco Caruso, Francesco Paolo De Rosa, Mario R. Romano

Erschienen in: Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology | Ausgabe 2/2024

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Abstract 

Purpose

To assess the validity of the results of a freely available online Deep Learning segmentation tool and its sensitivity to noise introduced by cataract.

Methods

The OCT images were collected with a Spectralis SD-OCT (Heidelberg Engineering, Heidelberg, Germany) as part of normal clinical practice. Data were segmented using a freely available online tool called Relayer (https://​www.​relayer.​online/​), based on a cross-platform Deep Learning segmentation architecture specifically adapted for retinal OCT images. The segmentations were read into MATLAB (The MathWorks, Natick, MA, USA) and analyzed.

Results

There was an excellent agreement between the ETDRS measurements obtained from the two algorithms. Upon visual inspection, the segmentation based on Deep Learning obtained with Relayer appeared more accurate except in one case of apparent good quality image showing interrupted segmentations in some of the B-scans.

Conclusion

A freely available online Deep Learning segmentation tool showed good and promising performance in healthy retinas before and after cataract surgery, proving robust to optical degradation of the image from media opacities.
Literatur
Metadaten
Titel
The effect of optical degradation from cataract using a new Deep Learning optical coherence tomography segmentation algorithm
verfasst von
Davide Allegrini
Raffaele Raimondi
Tania Sorrentino
Domenico Tripepi
Elisa Stradiotto
Marco Caruso
Francesco Paolo De Rosa
Mario R. Romano
Publikationsdatum
16.10.2023
Verlag
Springer Berlin Heidelberg
Erschienen in
Graefe's Archive for Clinical and Experimental Ophthalmology / Ausgabe 2/2024
Print ISSN: 0721-832X
Elektronische ISSN: 1435-702X
DOI
https://doi.org/10.1007/s00417-023-06261-4

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