Menilai Central Serous Chorioretinopathy Dengan Pembelajaran Mendalam

Abstrak
Central serous chorioretinopathy (CSC) adalah salah satu penyakit makula paling umum yang dapat menurunkan kualitas hidup pasien. Penelitian ini bertujuan untuk membangun model klasifikasi berbasis pembelajaran mendalam menggunakan gambar tomografi koherensi optik domain spektral ganda (SD-OCT) bersama-sama untuk mendiagnosis CSC. Sistem yang kami usulkan berisi dua modul: prediksi gambar tunggal (SIP) dan pengklasifikasi keputusan akhir. Sebanyak 7425 gambar SD-OCT dari 297 peserta (109 CSC akut, 106 CSC kronis, 82 normal) dimasukkan. Dalam uji validasi silang lima kali lipat, model kami menunjukkan akurasi rata-rata sebesar 94,2%. Dibandingkan dengan model end-to-end lainnya, misalnya, model jaringan saraf konvolusional 3D (CNN) dan model memori jangka pendek CNN (CNN-LSTM), sistem yang diusulkan menunjukkan akurasi lebih dari 10% lebih tinggi. Dalam percobaan yang membandingkan model yang diusulkan dan dokter mata, model kami menunjukkan akurasi yang lebih tinggi dibandingkan para ahli dalam membedakan antara kasus akut, kronis, dan normal. Hasil kami menunjukkan bahwa model berbasis pembelajaran mendalam otomatis dapat memainkan peran tambahan bersama dokter mata dalam diagnosis dan pengelolaan CSC. Secara khusus, model yang diusulkan tampaknya dapat diterapkan secara klinis karena dapat mengklasifikasikan CSC menggunakan beberapa gambar OCT secara bersamaan.

Perkenalan
Korioretinopati serosa sentral (CSC) adalah retinopati keempat yang paling umum dan ditandai dengan pelepasan serosa retina neurosensori. Jika cairan subretinal (SRF) tetap ada, dapat merusak lapisan luar retina sehingga menyebabkan hilangnya fungsi penglihatan secara permanen, yang berhubungan dengan penurunan kualitas hidup pasien 2 , 3 . CSC biasanya diklasifikasikan menjadi CSC akut atau kronis berdasarkan kronisitas penyakitnya, dan penting untuk mengevaluasi kronisitas penyakit untuk menentukan rencana pengobatan atau prognosis.
CSC secara tradisional telah didiagnosis menggunakan modalitas pencitraan multimodal, termasuk fluorescein angiography dan indocyanine green angiography ( ICGA ) 4,5 . Di antara modalitas ini, tomografi koherensi optik (OCT) bersifat non-invasif, cepat, dan menunjukkan hasil yang sangat dapat direproduksi 6 , 7 dan sekarang dianggap sebagai modalitas pencitraan standar terbaik untuk tindak lanjut pasien.
Penelitian sebelumnya melaporkan bahwa model pembelajaran mendalam yang diusulkan dapat membedakan antara tipe CSC normal dan CSC akut dan kronis untuk gambar OCT tertentu. Meskipun penelitian sebelumnya memberikan wawasan berharga mengenai potensi penggunaan gambar OCT untuk menilai CSC, penelitian ini mungkin tidak mempertimbangkan praktik klinis aktual di mana beberapa gambar OCT, bukan satu gambar, dari satu pasien dianalisis pada waktu yang sama.

Kinerja model dibandingkan dengan dokter mata
Untuk mengevaluasi model yang diusulkan dari perspektif klinis, kami memilih lipatan ke-4 yang menunjukkan hasil kinerja terbaik di antara lima validasi silang, dan memberikan data kepada tujuh dokter mata. Gambar 1 menunjukkan kinerja tujuh dokter mata dan model yang kami usulkan. Model kami mencapai akurasi yang lebih tinggi dibandingkan dokter mata mana pun, yang menyiratkan bahwa model yang diusulkan menunjukkan kinerja tingkat ahli. Model yang kami usulkan mencapai akurasi tinggi sebesar 98,33%, sedangkan dokter mata menunjukkan akurasi antara 66,00 dan 96,66%

Perbandingan kinerja antara dokter mata dan model yang diusulkan. Gambar ini menunjukkan keakuratan antara dokter mata dan model yang diusulkan dalam membedakan subtipe CSC yang berbeda. Model yang kami usulkan menunjukkan akurasi tertinggi dibandingkan dengan dokter mata mana pun. Model kami mencapai akurasi tinggi sebesar 98,33%, sedangkan dokter mata menunjukkan akurasi antara 66 dan 96,66%.


Perbandingan matriks kebingungan antara model yang kami usulkan dan tiga spesialis retina. Matriks konfusi menunjukkan matriks konfusi lipatan ke-4 dari validasi silang lima kali lipat. Sumbu x menunjukkan kelas yang diprediksi dan sumbu y menunjukkan kelas sebenarnya dari pasien tertentu. Model yang kami usulkan menunjukkan akurasi 98,3% dan secara akurat mengklasifikasikan semua kasus kecuali satu kasus normal. Semua ahli retina memiliki pengalaman klinis lebih dari 10 tahun.

Diskusi
CSC biasanya menunjukkan perbaikan spontan pada lebih dari separuh pasien, namun hal ini dapat menyebabkan penurunan fungsi penglihatan secara permanen akibat kerusakan sel fotoreseptor pada lapisan luar retina 4 , 9 . Oleh karena itu, penting untuk membedakan CSC akut dan CSC kronis dengan mempertimbangkan informasi klinis seperti waktu timbulnya gejala. CSC akut biasanya memiliki perjalanan alami yang terbatas. Namun, jika tidak ada perbaikan spontan setelah tindak lanjut, pengobatan aktif seperti pengobatan laser fokal, injeksi faktor pertumbuhan endotel antivaskular intravitreal, atau terapi fotodinamik dapat dipertimbangkan. Di sisi lain, pada kasus CSC kronis, mungkin sulit untuk meningkatkan fungsi penglihatan pada kasus dengan kerusakan fotoreseptor permanen. Jika terdapat lesi aktif seperti cairan subretinal, intervensi aktif harus segera dilakukan untuk mencegah kerusakan lebih lanjut pada fungsi penglihatan.

Metode
Penelitian ini dilakukan sesuai dengan Deklarasi Helsinki tahun 1964. Komite Etik Rumah Sakit Mata Hangil menyetujui protokol penelitian dan implementasinya. Panitia mengesampingkan persyaratan untuk mendapatkan informed consent, mengingat bahwa ini adalah penelitian observasional retrospektif terhadap rekam medis dan terdaftar secara retrospektif.

Referensi:
Scientific Reports, diakses pada 2024. Menilai central serous chorioretinopathy dengan pembelajaran mendalam
nature.com/articles/s41598-022-05051-y