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

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Präsentation zum Thema: "Octopus Field Analysis (OFA) Interpretation von Glaukom- und Neuroophthalmologie-Gesichtsfeldern E. Bürki, Thun."—  Präsentation transkript:

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

2 Themen des Workshops 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 MD-Werte einesDasselbe in der G1-Gesichtsfelds Polardarstellung Grauer Ring = Normalwertbereich

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

12 Darstellung der Clusterdefekte 1.In jeden der 10 Cluster wird das Mittel der MD-Werte der zugehörigen Messpunkte angezeigt 2.Fett ausgegebene Werte überschreiten das 95% Perzentil (Normgrenze) 3.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 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 Kumulationskurve diffuser Defekt lokaler Defekt

15 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 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 ). Quantifizierung der beiden Anteile

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 C7 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 Beurteilung von Auge: Verbesserung in den ersten Jahren, danach Fluktuation Was meint OFA dazu ? Beispiel 1.1 Frau U.D OD Graustufen

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

26 Clustertrend 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? Beispiel 1.3 Frau U.D OD

27 TCA Blutung Differenz Beispiel 1.4 Frau U.D OD

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 Achtung: DDc variiert von Untersuchung zu Untersuchung das Resultat einer shift- Korrektur ist nicht direkt ablesbar Elimination des diffusen Defekts

29 Wann kann es zur Verbesserung des Gesichts- felds im Laufe der Zeit kommen? 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 Lerneffekt Eine generelle Verbesserungstendenz im Gesichtsfeld kann lokale Ver- schlechterungen überdecken Instrumentenwechsel

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

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

32 OFA 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 Beispiel 2.3 Frau S.H OD

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

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

35 Beispiel 3 Frau R.E OD Polartrend Polartrend

36 Hauptfenster - Seitenvergleich = new

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

38 4 Quadranten 10°-30° 4 Quadranten 0°-10° 2 Halbfelder 10°-30° 2 Halbfelder 0°-10° Hauptfenster Rechts/Links-Vergleich für Quadranten

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

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

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

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

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

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 OD OS Beispiel 2: HRT-Befunde

46 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 3

47 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 4

48 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 5

49 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 6

50 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 7

51 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 8

52 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 9

53 Neurooophthalmologische AusfälleBeispiel 10

54 Zwei Beispiele von Fehlklassifikationen durch OFA Homonyme HemianopsieBitemporaler Ausfall

55 Informationen zu OFA 2.2b 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

59


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