VALIDAÇÃO DO SOFTWARE RetmarkerAMD
Autor(a) principal: | |
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Data de Publicação: | 2018 |
Tipo de documento: | Dissertação |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) |
Texto Completo: | http://hdl.handle.net/10316/82666 |
Resumo: | Trabalho Final do Mestrado Integrado em Medicina apresentado à Faculdade de Medicina |
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VALIDAÇÃO DO SOFTWARE RetmarkerAMDRetmarkerAMD SOFTWARE VALIDATIONDegenerescência macular da idadegradingretinografiateleoftalmologiaAge-related macular degenerationgradingcolor fundus photographyteleophthalmologyTrabalho Final do Mestrado Integrado em Medicina apresentado à Faculdade de MedicinaResumoObjetivoEste trabalho tem como objetivo a validação do RetmarkerAMD como um software de grading semi-automático para deteção de alterações precoces e tardias da degenerescência macular da Idade (DMI).Materiais e MétodosDesenhou-se um estudo multicêntrico e transversal, incluindo indivíduos com e sem DMI (controlos), oriundos dos serviços de Retina Médica do Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra (CHUC) e do Massachusetts Eye and Ear Infirmary (Boston, MA, USA). Foram usadas 202 retinografias anteriormente classificadas por um especialista sénior da retina (RS), utilizando um software validado (Topcon IMAGEnet 2000). Dois graders (JP e JPM), certificados pelo Coimbra Ophtalmology Reading Centre (CORC), classificaram as 202 imagens usando o RetmarkerAMD e o Topcon IMAGEnet 2000. Para maior facilidade na deteção das lesões, foi utilizado um software certificado que automaticamente otimiza a cor, brilho e contraste. Procedeu-se a uma análise de concordância intra e intergrader. No Topcon IMAGEnet 2000, a análise de ambos os graders foi comparada com a análise de um especialista sénior de retina, definida como goldstandard. A concordância foi avaliada utilizando a percentagem de concordância (i.e. número de imagens com a mesma classificação) e o coeficiente Kappa tendo em conta ponderações lineares.4ResultadosA análise inter-grader (JPM vs JP), para todas as alterações estudadas, utilizando o RetmarkerAMD, revelou uma concordância média de 86,2%. Para o estadio de DMI, a concordância foi de 93% (Kappa=0.95, p<0.001). Utilizando o Topcon IMAGEnet 2000, a análise inter-grader mostrou uma concordância almost perfect para o estadio de DMI (90.1%; Kappa=0.87, p<0.001). Ambos os graders mostraram uma concordância almost perfect quando comparadas as suas análises com o goldstandard (90.1%; Kappa=0.88, p<0.001 para JPM e 87.1%; Kappa=0.86, p<0.001 para JP). Em relação à análise intra-grader entre RetmarkerAMD e Topcon IMAGEnet 2000, foi obtida uma concordância de 76,8% (Kappa = 0.73, p<0.001) e 70,8% (Kappa = 0.67, p<0.001) para JPM e JP, respetivamente.ConclusãoA utilização do RetmarkerAMD mostrou ser confiável, reprodutível e precisa no que respeita ao grading das lesões típicas de DMI. Este software semi-automático pode assim ser útil na monitorização longitudinal destes doentes e contribuir para identificar biomarcadores imagiológicos precoces de formas avançadas da doença.AbstractPurposeThe aim of this study is to validate RetmarkerAMD (Retmarker SA) as a semiautomatic grading software to detect early and late fundoscopic features of age-related macular degeneration (AMD).Materials and MethodsMulticenter, cross-sectional study, including both control and AMD patients from the medical retina units of Centro Hospitalar e Universitário de Coimbra (CHUC) and Massachusetts Eye and Ear Infirmary (Boston, MA, USA). Two hundred and two color fundus photographs (CFP) previously graded by a senior retina spacialist (RS) using a validated software (Topcon IMAGEnet 2000) were used in this study. Two graders (JP and JPM), both certified by the Coimbra Ophthalmology Reading Centre (CORC), independently classified the 202 CFP images using RetmarkerAMD and Topcon IMAGEnet 2000. To improve the detection of the AMD features, a certified automated software was used to standardize brightness, contrast and color balance. Both intra and intergrader agreement was evaluated. For the Topcon IMAGEnet 2000, the graders' classification was also compared to a senior retina specialist grading, defined as goldstandard. Agreement was assessed using the percentage of agreement (i.e. number of images with the same classification) and the weighted Kappa coefficient considering linear weights. ResultsThe inter-grader analysis (JPM vs JP) for all the features analyzed with RetmarkerAMD revealed an average agreement of 86,2%. For the AMD stage, a 93% agreement was observed (Kappa=0.95, p<0.001). Using Topcon IMAGEnet 2000, the inter-grader analysis showed an almost perfect agreement in grading AMD stage (90.1%; Kappa=0.87, p<0.001). Both graders also showed an almost perfect agreement with the goldstandard (90.1%; Kappa=0.88, p<0.001 for JPM and 87.1%; Kappa=0.86, p<0.001 for JP). Regarding the intra-grader analysis between RetmarkerAMD and Topcon IMAGEnet 2000, a 76,8% agreement (Kappa = 0.73, p<0.001) and a 70,8% agreement (Kappa = 0.67, p<0.001, was reached for JPM and JP, respectively.ConclusionThe use of RetmakerAMD was shown to be reliable, reproducible and accurate for the grading of AMD features. This semiautomated software may thus be useful for the longitudinal monitoring of AMD features and contribute to identify early imaging biomarkers of the advanced forms of the disease.2018-04-03info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesishttp://hdl.handle.net/10316/82666http://hdl.handle.net/10316/82666TID:202050904porPires, João Pedro Caetanoinfo:eu-repo/semantics/openAccessreponame:Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)instname:Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãoinstacron:RCAAP2019-06-02T14:16:51Zoai:estudogeral.uc.pt:10316/82666Portal AgregadorONGhttps://www.rcaap.pt/oai/openaireopendoar:71602024-03-19T21:04:34.058669Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos) - Agência para a Sociedade do Conhecimento (UMIC) - FCT - Sociedade da Informaçãofalse |
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