Since DOPU is sensitive to melanin and retinal pigment epithelium (RPE) that is a melanin-containing tissue, this method highlights the abnormality of RPE. This method will highly contribute to the diagnosis and staging of increasingly significant retinal diseases such as age-related macular degeneration (AMD).
The generated DOPU images were compared with real PS-OCT DOPU images for the clinically significant RPE abnormalities, and high precision and recall were found between the generated and real DOPU images.
The details of this technology and clinical study are reported in Biomedical Optics Express.
Citation: Shuichi Makita, Masahiro Miura, Shinnosuke Azuma, Toshihiro Mino, and Yoshiaki Yasuno, "Synthesizing the degree of polarization uniformity from non-polarization-sensitive optical coherence tomography signals using a neural network," Biomed. Opt. Express 14, 1522-1543 (2023), https://doi.org/10.1364/BOE.482199 (open access).
私の研究グループの巻田修一さんが偏光感応型光コヒーレンストモグラフィー（PS-OCT）を用いずにPS-OCT計測を実現するための深層学習・生成的イメージング法に関する論文を出版しました。この手法では、偏光感受性を持たない通常のOCT画像から偏光均一性（DOPU; degree-of-polarization-uniformity） 画像を生成するようにニューラルネットワークを学習させています。これにより、PS-OCTのハードウェアがなくても偏光イメージングが可能になりました。
DOPUイメージングはメラニンやメラニン含有組織である網膜色素上皮（RPE）を選択的に可視化することがしられています。そのため、本手法は、RPEの異常を高感度にイメージングすることができ、加齢黄斑変性症（AMD）など、ますます深刻化する網膜疾患の診断や病期分類に大きく貢献するものと期待されます。
また、この研究では、臨床的に重要なRPEの異常について、ニューラルネットワークで生成したDOPU画像とPS-OCTで撮影された実際のDOPU画像の医師による比較試験を行いました。その結果、生成したDOPU画像と実際のDOPU画像の間に高い適合度 (precision) と再現率(recall) があることが確認されました。
この研究の詳細は、Biomedical Optics Expressに報告されています。
Citation: Shuichi Makita, Masahiro Miura, Shinnosuke Azuma, Toshihiro Mino, and Yoshiaki Yasuno, "Synthesizing the degree of polarization uniformity from non-polarization-sensitive optical coherence tomography signals using a neural network," Biomed. Opt. Express 14, 1522-1543 (2023), https://doi.org/10.1364/BOE.482199 (open access).
（日本語版は www.DeepL.com で翻訳したものを一部修正したものです。）