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Automatic detection of parapapillary atrophy and its association with children myopia

联想(心理学) 萎缩 医学 眼科 验光服务 计算机科学 内科学 心理学 心理治疗师
作者
Hanxiang Li,Huiqi Li,Jieliang Kang,Yunlong Feng,Jie Xu
出处
期刊:Computer Methods and Programs in Biomedicine [Elsevier BV]
卷期号:183: 105090-105090 被引量:15
标识
DOI:10.1016/j.cmpb.2019.105090
摘要

To develop an automatic parapapillary atrophy (PPA) detection algorithm in retinal fundus images and discuss the association between PPA and myopia to facilitate diagnosis and prediction of children myopia.The proposed algorithm consists of PPA identification and segmentation, which are evaluated by comparing with ophthalmologist's annotation. The association between PPA parameters and myopia is analyzed via Spearman correlation.The accuracy of PPA identification reaches 90.78%. The F1-score of PPA segmentation is 0.67, and the Pearson correlation between the automatic measurement and ground truths for the area of PPA (APPA), the ratio (μ) of APPA to the area of optic disc (OD) and the maximal width of PPA (W) are 0.74, 0.60, and 0.69 (all p < 0.001). All these parameter changes are significantly correlated with the change of ratio of axial length to corneal curvature (ΔALCC), spherical equivalent (ΔSE), and axial length (ΔAL) (all p < 0.01), in which the highest association is 0.75 between ΔW (the change of W) and ΔALCC.The proposed algorithm can provide accurate PPA measurement. Strong association between the changes of PPA and the progress of children myopia are observed and the width of PPA has the best association among three PPA parameters.
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