Artery-vein differential analysis of retinal microvasculature features in optical coherence tomography-angiography for diabetic retinopathy detection

Diabetic Retinopathy is a increasing source of loss of vision worldwide. Developing better knowledge bases and tools to diagnose it as early as possible is of great importance. This study aims to expand previous studies by measuring and analyzing six features on differentiated Artery-Vein OCTA vessel maps in order to help diagnose Diabetic Retinopathy in its Non-Proliferative stages. Six features (VPI, VDI, VSD,V AD, VCI and FD) have been automatically calculated on arteries and veins only and then used to derive four feature sets. The classification of the vessels was made possible by previously published algorithms. For each feature, four values have been derived (feature sets): artery value, vein values, average values and ratios between the artery and vein values. A complete statistical analysis was performed using two sets of three cohorts (Control, NoDR and NPDR and Mild, Moderate and Severe NPDR). The Bonferroni Correction was applied in order to minimize the risk of False Positives. Insights about the illness have been gained, especially surrounding the balance between artery and vein values, which is shown to be perturbed by the onset (but not the severity) of DR. The observed results hint at a high significance of A/V Ratio measurements and of the VCI feature. A/V Ratio are shown to reach statistical significance in five out of the six features, and are also able to differentiate the NPDR cohort from both the others in two of the six features.

La Retinopatia Diabetica è una fonte crescente di perdita della vista in tutto il mondo. Lo sviluppo di migliori conoscenze e strumenti per diagnosticarla il prima possibile è di grande importanza. Questo studio mira ad ampliare gli studi precedenti misurando e analizzando sei features su immagini OCTA differenziate in arteerie e vene al fine di aiutare a diagnosticare la Retinopatia Diabetica nelle sue fasi Non Proliferative. Sei features (VPI, VDI, VSD, V AD, VCI e FD) sono state calcolate automaticamente solo su arterie e vene e quindi utilizzate per derivare quattro set di features. La classificazione dei vasi è stata resa possibile da algoritmi precedentemente pubblicati. Per ogni feature sono stati derivati quattro valori (set di features): valori misurati sulle arterie, valori misurati sulle vene, valori medi e rapporti tra i valori delle arterie e delle vene. È stata eseguita un'analisi statistica completa utilizzando due serie di tre coorti (Controllo, NoDR e NPDR e poi NPDR Lieve, Moderata e Grave). La Correzione di Bonferroni è stata applicata al fine di minimizzare il rischio di Falsi Positivi. Sono state acquisite informazioni sulla malattia, in particolare sull'equilibrio tra i valori delle arterie e delle vene, che si è dimostrato turbato dall'insorgenza (ma non dalla gravità) della Retinopatia Diabetica. I risultati osservati suggeriscono un'elevata significatività delle misurazioni del Rapporto A/V e della feature VCI. È mostrato come il Rapporto A/V raggiunga la significatività statistica in cinque delle sei features e come sia anche in grado di differenziare la coorte NPDR dalle altre in due delle sei features.