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Bildgebung & Diagnostik

Retinale OCT / Fundusbildgebung

ENRetinal OCT / fundus imaging

Geprüft von

Die optische Kohärenztomographie (OCT) der Netzhaut erzeugt mikrometergenaue Querschnittsbilder der Netzhautschichten und ermöglicht die Quantifizierung der Makuladicke, der retinalen Nervenfaserschichtdicke (RNFL) und des Ganglienzellschichtvolumens; die Fundusphotographie dokumentiert die retinale Gefäßarchitektur und den Sehnervkopf. Da die Netzhaut embryologischen Ursprung und vaskuläre Versorgungsarchitektur mit dem Gehirn teilt, dienen retinale Parameter als Proxy für die Gesundheit des Zentralnervensystems und des systemischen Gefäßsystems: RNFL-Verdünnung ist ein etablierter Marker für Glaukom und wurde auch mit Alzheimer-Erkrankung, Multipler Sklerose und Parkinson-Erkrankung assoziiert. Deep-Learning-Algorithmen, trainiert auf Fundusbildern, können kardiovaskuläre Risikofaktoren, darunter Alter, Geschlecht, Blutdruck und HbA1c, direkt aus dem Bild schätzen; aufkommende KI-basierte 'retinale Altersuhren' sagen in großen Populationsstudien Mortalität und Morbidität über das chronologische Alter hinaus voraus. Die OCT-Angiographie (OCTA) erweitert die Untersuchung auf kapillargenaue Flusskartierung ohne Farbstoffinjektion und ermöglicht die Beurteilung der fovealen avaskulären Zonengeometrie als Gefäßgesundheitsmarker.

Quellen

  1. Pandya BU, Grinton M, Mandelcorn ED, Felfeli T. (2024). Retinal Optical Coherence Tomography Imaging Biomarkers: A Review of the Literature. *Retina*doi:10.1097/IAE.0000000000003974
  2. Poplin R, Varadarajan AV, Blumer K, Liu Y, McConnell MV, Corrado GS, Peng L, Webster DR. (2018). Prediction of cardiovascular risk factors from retinal fundus photographs via deep learning. *Nature Biomedical Engineering*doi:10.1038/s41551-018-0195-0
  3. Zhu Z, Shi D, Guankai P, Tan Z, Shang X, Hu W, Liao H, Zhang X, Huang Y, Yu H, et al.. (2023). Retinal age gap as a predictive biomarker for mortality risk. *British Journal of Ophthalmology*doi:10.1136/bjophthalmol-2021-319807