Visuelle Analyse von retinalen OCT-Daten

Die optische Koharenztomografie (OCT) als bildgebendes In-vivo-Verfahren eroffnet vollig neue Moglichkeiten bei der Diagnose von Netzhaut- und Sehnervenerkrankungen. Im Rahmen einer Patientenuntersuchung entstehen hochaufgeloste Volumendatensatze, die kleinste Veranderungen der Netzhaut, wie sie in einem sehr fruhen Krankheitsstadium auftreten, erfassen konnen. Allerdings erschwert die Komplexitat des Datenmaterials auch die Auswertung. Deshalb werden die Daten ublicherweise zunachst auf ein handhabbares Mas reduziert, wobei meist automatische, stark vereinfachende Methoden eingesetzt werden. Dies macht es schwer, wenn nicht sogar unmoglich, minimale strukturelle, gegebenenfalls auch lokale Veranderungen der Netzhaut zu extrahieren, um eine entsprechende Diagnose zu stellen. Unser Ziel ist es, die bisherigen etablierten Verfahren um visuell-interaktive Analysemethoden zu erganzen. Damit soll sowohl eine patientenspezifische Selektion relevanter Daten als auch die Erkennung minimaler Netzhautveranderungen unterstutzt werden. Je nach Fragestellung visualisieren wir die OCT-Daten aus unterschiedlichen Perspektiven. Anhand dieser Bilder kann gezielt eine individualisierte Datenselektion durchgefuhrt werden. Die relevanten Datenbereiche lassen sich dann im Kontext der gesamten Datenmenge hervorheben oder in separaten sogenannten Views anzeigen. So wird es moglich, relevante Substrukturen im Detail zu analysieren und mit Vergleichsdaten zu korrelieren. Insbesondere fur Kohortenvergleiche und Vergleiche zwischen Individuen und einer Kontrollgruppe ergeben sich dadurch neue klinische und experimentelle Moglichkeiten. Wir belegen dies beispielhaft anhand einer Studie mit padiatrischen Patienten mit Diabetes mellitus Typ 1 (T1DM). Unsere Ergebnisse zeigen, dass durch die Einbindung von visuell-interaktiven Analysemethoden entscheidende Fortschritte hinsichtlich einer patientenspezifischen Diagnostik sowie zur Beurteilung von klinischen Studien moglich werden.