Octopus Field Analysis (OFA)

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1 Octopus Field Analysis (OFA)
Interpretation von Glaukom- und Neuroophthalmologie-Gesichtsfeldern E. Bürki, Thun

2 Themen des Workshops Clusterdarstellung
Polardarstellung Clusterdarstellung Neue Indizes DDc und LDc, shift-Korrektur Trenddarstellung populationsbasiert vs rein statistisch Rechts-Links-Vergleich Cluster (Glaukomfrühdiagnose) Rechts-Links-Vergleich Quadranten (Neuroophthalmologie) mit Klartextausgabe Live-Demo einiger Beispiele mit OFA

3 Entwicklungsteam OFA Interessenkonflikte
Hans Bebie Prof. Dr. phil. Berater Haag-Streit AG Ernst Bürki Dr. med. Berater Haag-Streit AG Matthias Monhart BSc Produktemanager Haag-Streit AG

4 Program OFA: Startbildschirm

5 Hauptfenster - Einzeluntersuchung
= neue Analysearten

6 Polar Diagramm (Korrelation des GF-Defekts zum Ort des Papillenschadens) 1) Überlagerung eines G1-Messpunktrasters auf die Fotographie der retinalen Nervenfaserbündel. 2) Messen des Austrittswinkels der jeden Messpunkt durch-ziehenden Nervenfasern am Papillenrand. 3) Polarkoordinaten für jeden Messpunkt bestehen aus: - Austrittswinkel - MD-Wert 0°

7 Beispiel einer Polardarstellung
Grauer Ring = Normalwertbereich MD-Werte eines Dasselbe in der G1-Gesichtsfelds Polardarstellung

8 Korrelation Polardarstellung und HRT-Reflexionsbild

9 Hauptfenster - Einzeluntersuchung
= neue Analysearten

10 Gesichtsfeld-Cluster
(Zusammenfassung funktionell zusammengehöriger Messpunkte zwecks Reduktion der Streuung) 1) Überlagerung eines G1-Messpunktrasters auf die Fotographie der retinalen Nervenfaserbündel. 2) Messen des Austrittswinkels der jeden Messpunkt durch-ziehenden Nervenfasern am Papillenrand. 3) Nervenfasern mit einem Austrittswinkel innerhalb 10° dürften funktionell ähnlich sein und bilden jeweils einen Cluster. 10°

11 Die 10 Cluster sind nicht symmetrisch !
Die resultierenden 23 Cluster werden zwecks Reduktion der Streuung zu grösseren Einheiten mit 4-9 Messpunkten zusammen-gefasst. Beachte: Die 10 Cluster sind nicht symmetrisch ! C2 C1 C3 C4 C5 C6 C7 C8 C10 C9

12 Darstellung der Clusterdefekte
In jeden der 10 Cluster wird das Mittel der MD-Werte der zugehörigen Messpunkte angezeigt Fett ausgegebene Werte überschreiten das 95% Perzentil (Normgrenze) Die Hintergrundschraffierung entspricht dem Ausmass des mittleren Clusterdefekts

13 Clusterdarstellung und probability map
Die Clusterdarstellung erfasst noch Defekte (hier z.B. nasaler Sprung oben), die der probability map entgehen können.

14 Kumulationskurve diffuser Defekt lokaler Defekt Der diffuse Defekt und der lokale Defekt konnten bisher zahlenmässig nicht erfasst werden. Grundidee zur Realisierung: Vertikales Verschieben der Mittellinie des Normbands (50% Perzentil) in den Bereich des diffusen Defekts

15 Quantifizierung der beiden Anteile
Die Messpunkte No (hell-grün) bleiben auch im gestörten Gesichtsfeld sehr lange stabil. Shift (grüner Pfeil) = Differenz zwischen dem 50% Perzentil der Kumulationskurve und dem mittleren MD-Wert der Messpunkte 12-16 Diffuser Defekt (DDc) = Shift-Wert in dB Lokaler Defekt (LDc) = Summe aller Defektwerte der Messpunkte, die den shift-Wert übersteigen (= frühere Bezeichnung ARA), dividiert durch 46 (entspricht der Anzahl Ränge von ).

16 Einflüsse auf den diffusen Defekt DDc
Timpilo-Miose Katarakt Nachstar

17 Hauptfenster - Gesichtsfeldtrend
= neu

18 Trenddarstellung „Globale Indizes“
Normgrenze

19 Zwei Arten von Regressionsanalysen
a) Rein statistisch basiert (bisher): - Prüft, ob die Neigung der Regressionslinie signifikant von Null verschieden ist - Hängt ab von Anzahl und Häufigkeit der Untersuchungen sowie von der Streuung der Untersuchungsresultate b) Populationsbasiert (neu): - Prüft die Verteilung der Regressionskoeffizienten innerhalb einer Population langfristig stabiler Gesichtsfelder (ermittelt anhand von HRT-Untersuchungen) - Hängt ab von der Anzahl und Häufigkeit der Untersuchungen Vorteile: - grössere Empfindlichkeit als der rein statistische Test (ROC-Kurven) - empfindlicher bei einer kleinen Anzahl von Untersuchungen

20 ROC-Kurven rein statistische Analyse populationsbasierte Analyse

21 Trenddarstellung globale Indizes --> Extrapolation

22 Trenddarstellung „Cluster“
Achtung: Für das 1% Signifikanzniveau zeigt jedes 10. GF Gesunder einen signifikanten Clustertrend !

23 Trenddarstellung „Trend der Einzelpunkte“
Achtung: Die Berechnung der Signifikanzangabe erfolgt hier rein statistisch und nicht populationsbasiert !

24 Beispiel 1.1 Frau U.D. 1931 OD Graustufen 1994-2006
Beurteilung von Auge: Verbesserung in den ersten Jahren , danach Fluktuation  Was meint OFA dazu ?

25 Beispiel 1.2 Frau U.D. 1931 OD Trend der globalen Indizes 1994-2006
Verbesserung auf der ganzen Linie bestätigt  Was ergibt die Clusteranalyse ?

26 Beispiel 1.3 Frau U.D. 1931 OD Clustertrend 1994-2006
Grosse Überraschung: Signifikante Verschlech-terung in Cluster C4 (allerdings nur nach shift-Korrektion bei positivem DDc)  Ist das ein Programm-Artefakt oder lässt sich das anderweitig bestätigen z.B. mittels HRT-Untersuchung?

27 Beispiel 1.4 Frau U.D. 1931 OD TCA 2002-2006 2002 2003 Blutung
Differenz

28 Die Auswirkungen der shift-Korrektur am Beispiel eines sich im Laufe der Zeit verbessernden Gesichtsfelds Lokale Defekte verschwinden bei einer diffusen GF-Verbes-serung Elimination des diffusen Defekts Achtung: DDc variiert von Untersuchung zu Untersuchung  das Resultat einer shift-Korrektur ist nicht direkt ablesbar

29 Wann kann es zur Verbesserung des Gesichts-felds im Laufe der Zeit kommen?
Lerneffekt 1) Lerneffekt 2) Instrumentenwechsel (Octo 500--> 101) 3) Veränderung der Instrumenteneichung 4) Die Normwerte pro Alterdekade beru- hen auf Querschnittsuntersuchungen entsprechender Populationen. Längs- schnitt-Untersuchungen existieren nicht und können davon abweichen. 5) Nicht alle Individuen altern gleich rasch Octo 500 Octo 101 Instrumentenwechsel  Eine generelle Verbesserungstendenz im Gesichtsfeld kann lokale Ver- schlechterungen überdecken

30 Beispiel 2.1 Frau S.H. 1925 OD Graustufen 2000-2002
Eine häufige Frage im Praxisalltag: - stabiles Gesichtsfeld ? - blosse Fluktuation ? - oder doch Progression ?

31 Beispiel 2.2 Frau S.H. 1925 OD OFA 2000-2002
Bei positivem DDc findet sich nach shift-Korrektion eine signifi-kante Fluktuation in Cluster C3 and C4 C3+4 Könnte das eine spätere Verschlechterung ankün-digen ?  Schauen wir uns den Verlauf 2 Jahre später an

32 Beispiel 2.3 Frau S.H. 1925 OD OFA 2000-2004
2 Jahre später signifi-kante Progression in Cluster C4 und C5 (nach shift Korrektion bei positivem DDc)  Gibt es eine Korrela-tion zur Papillenmor-phologie z.B. im HRT ? C4+5

33 Beispiel 2.4 Frau S.H. 1925 OD Differenz 2002-2006 HRT 2002 HRT 2006
Polartrend

34 Beispiel 2.5 Frau S.H OD Topographic change analysis (TCA)

35 Beispiel 3 Frau R.E. 1943 OD 2003 2006 Polartrend 1997-2002

36 Hauptfenster - Seitenvergleich
= new

37 Hauptfenster Rechts/Links-Vergleich für Cluster
Differenz der Cluster (immer OD minus OS)

38 Hauptfenster Rechts/Links-Vergleich für Quadranten
2 Halbfelder 10°-30° 2 Halbfelder 0°-10°

39 Was bringt ein Rechts-Links Gesichtsfeld-Vergleich ?
Beispiel 1 präperimetrisches Glaukom Nur im Seitenvergleich ist das rechte GF signifikant schlechter ! Gibt es Hinweise auf morphologische Unterschiede der Papillen ?

40 Beispiel 1 Frau B. R. 1939 präperimetrisches Glaukom
OD OS HRT OD: grössere Exkavation (Papillengrund), Konturlinie erreicht oben und unten die Null-Linie nicht OS: abnorme Konturlinie, schmaler blauer Randsaum

41 Beispiel 1 Frau B. R. 1939 präperimetrisches Glaukom
OD OS HRT OD: Moorfields Regression Analysis grenzwertig OS: Moorfields Regression Analysis im Normbereich

42 Beispiel 1 Frau B. R. 1939 präperimetrisches Glaukom
OD OS HRT OD: Glaucoma Probability Score grenzwertig OS: Glaucoma Probability Score im Normbereich

43 Beispiel 2 Frau B. A. 1972 präperimetrisches Glaukom
OD OS Nach bisherigen Kriterien würden diese beiden GF anhand der Globalindizes (Zeitdruck in der Praxis !) als unauffällig beurteilt

44 Beispiel 2: Rechts-Links Vergleich durch Programm OFA
Im Seitenvergleich ist das rechte GF jedoch signifikant schlechter ! Besteht dieser Unterschied auch in der Morphologie der Papillen ?

45 Beispiel 2: HRT-Befunde
OD OS

46 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 3

47 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 4

48 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 5

49 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 6

50 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 7

51 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 8

52 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 9

53 Neurooophthalmologische Ausfälle Beispiel 10

54 Zwei Beispiele von Fehlklassifikationen durch OFA
Homonyme Hemianopsie Bitemporaler Ausfall

55 Informationen zu OFA 2.2b Octopus-Workshop 2008
Das Programm ist zu Versuchszwecken erhältlich bei: Octopus-Workshop 2008 Diesen Workshop finden Sie als ppt-Datei auf dem Internet --> Ärzteinfos

56 Take home message I Die Polardarstellung ist sehr hilfreich um funktionelle mit morphologischen Defekten zu korrellieren Die populationsbasierte Verlaufsanalyse ist den herkömm- lichen statistischen Verfahren klar überlegen Die Clusteranalyse entdeckt lokale Defekte früher Die Shiftkorrektur fördert bei sich verbesserndem GF versteckte lokale Defekte zutage

57 Take home message II Der Seitenvergleich ist zur Frühdiagnose hilfreich. Wegen möglicher Zufallsschwankungen sind aber nur im Verlauf immer wieder auftretende Abnormitäten signifikant. Sporadisch auftretende abnorme Werte im Seitenvergleich können zusammen mit den morphologischen Kriterien zusätzliche Hinweise liefern, dass mindestens ein Auge auffällig ist. Die neurophthalmologische Klartextanalyse unterstützt den Anwender, ersetzt jedoch seine ärztliche Erfahrung nicht.

58 Thun und seine Umgebung

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