Method Article

Met behulp van retinale Imaging te bestuderen van dementie

DOI:

10.3791/56137

⸱

November 6th, 2017

 ,  ,  ,  ,  ,  ,  , 
1Department of Ophthalmology and Visual Sciences, The Chinese University of Hong Kong, 2Department of Medicine & Therapeutics, The Chinese University of Hong Kong, 3Therese Pei Fong Chow Research Centre for Prevention of Dementia, The Chinese University of Hong Kong, 4Gerald Choa Neuroscience Centre, The Chinese University of Hong Kong, 5Memory Aging and Cognition Centre, National University Health System, 6Department of Pharmacology, National University of Singapore, 7Singapore Eye Research Institute, Singapore National Eye Centre, 8Duke-NUS Medical School, National University of Singapore

In This Article

Summary

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Het netvlies deelt opvallende gelijkenissen met de hersenen en vormt aldus een uniek venster te bestuderen van therapieën en neuronale structuur in de hersenen niet-gebeurt. Dit protocol beschrijft een methode om te studeren met behulp van retinale beeldvormingstechnieken dementie. Deze methode kan kunnen helpen bij de diagnose en risicobeoordeling van dementie.

Abstract

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Het netvlies biedt een unieke "venster" om te studeren pathofysiologische processen van dementie in de hersenen, zoals het is een uitbreiding van het centrale zenuwstelsel (CNS) en opvallende gelijkenissen met de hersenen in termen van de embryologische oorsprong, anatomische eigenschappen deelt en fysiologische eigenschappen.  De vasculaire en neuronale structuur in het netvlies kan nu worden gevisualiseerde gemakkelijk en niet-gebeurt met retinal beeldvormende technieken, met inbegrip van de fundus fotografie en optische coherentie tomografie (OCT) en gekwantificeerd semi-automatisch met behulp van computer-assisted analyse programma's. Bestuderen van de associaties tussen vasculaire en neuronale veranderingen in het netvlies en dementie kan verbeteren van onze kennis over dementie en, potentieel, steun in de diagnose en de risicobeoordeling.  Dit protocol is gericht op het beschrijven van een methode voor de kwantificering en analyseren van retinale therapieën en neuronale structuur, die mogelijk verband houden met dementie. Dit protocol ook geeft voorbeelden van retinale veranderingen in onderwerpen met dementie, en bespreekt technische kwesties en huidige beperkingen voor retinale imaging.

Introduction

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Als gevolg van de stijging van de levensverwachting, dementie is uitgegroeid tot een belangrijke medische probleem, bij te dragen tot aanzienlijke sociale en economische gezondheid last wereldwijd1,2,,3,,4,5. Vandaag, ontwikkelt een persoon in de Verenigde Staten de ziekte van Alzheimer (AD), de meest voorkomende vorm van dementie, elke 66 s6. Er wordt geschat dat in het jaar 2050, 115 miljoen mensen zal worden beïnvloed door AD7.

Het netvlies biedt een unieke "venster" om te studeren van dementie te wijten aan haar vergelijkbare anatomische en fysiologische eigenschappen met de hersenen. In termen van therapieën delen de retinale arteriolen en venules, het meten van 100 tot 300 µm in diameter, gelijkaardige eigenschappen met cerebrale kleine vaartuigen, zoals einde arteriolen zonder auto-voorschrift8, , anastomoses en barrièrefunctie 9. in de termen van neuronale structuur, retinale ganglionaire cellen (RGCs) delen typische eigenschappen met neuronen in het centrale zenuwstelsel (CNS) 10. De RGCs zijn opvallend verbonden met de hersenen, als zij de oogzenuw en project visuele signalen van het netvlies naar de laterale geniculate kernen en de superieure colliculus vormen. De oogzenuw, vergelijkbaar met veel neuronale vezels in het VNV, is myelinated door oligodendrocyten en ensheathed in de meningeal lagen. Met name, een belediging voor de oogzenuw kan resulteren in soortgelijke reacties waargenomen in andere CNS axonen, zoals retrograde en anterograde degeneratie van het axon, littekenvorming, vernietiging van myeline, secundaire degeneratie en een abnormale hoeveelheid neurotrophic factoren en neurotransmitters11,12,13,14. Het uiterlijk van visuele symptomen bij sommige patiënten AD kan ook worden verklaard door de robuuste koppelingen tussen het netvlies en de hersenen15,16. Dientengevolge, is er gesuggereerd dat het netvlies de pathologische processen van dementie in de hersenen weerspiegelen kan en netvlies beeldvorming kan worden gebruikt voor het bestuderen van dementie.

Het netvlies therapieën en de neuronale structuur kunnen nu worden gevisualiseerd niet-gebeurt met behulp van retinale beeldvormingstechnieken. Bijvoorbeeld, retinale fundus foto's kunnen worden vastgelegd met behulp van de fundus camera's en kenmerken van de retinale therapieën (bijvoorbeeld een vaartuig kaliber, tortuosity en Fractale dimensie) kunnen dan worden gekwantificeerd aan de hand computerondersteunde analyse programma's. Bovendien, de parameters van de retinale neuronale structuur (zoals de dikte van de ganglion cel-inner Meervormige laag [GC-IPL] en netvlies zenuw fiber [RNFL]) kunnen ook worden gemeten met behulp van optische coherentie tomografie (OCT) en gekwantificeerd aan de hand van de ingebouwde analyse algoritmen.

Gezien het belang van retinale imaging aan het bestuderen van dementie, wil dit protocol beschrijft een methode van imaging en analyseren van retinale therapieën en neuronale structuur in vivo met behulp van retinale beeldvormingstechnieken. Dit protocol ook geeft voorbeelden van retinale veranderingen in onderwerpen met dementie, en bespreekt technische kwesties en huidige beperkingen voor retinale imaging.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Protocol

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

alle methoden die hier worden beschreven zijn goedgekeurd door de ethische commissie van een lokale klinisch onderzoek in Hong Kong.

Opmerking: omwille van de eenvoud, de uitrusting vermeld in de Tabel van materialen wordt gebruikt ter illustratie van de procedures van de retinale beeldvorming en latere analyse. Meting van retinale vasculaire parameters wordt geïllustreerd met behulp van de Singapore I vaartuig beoordeling programma (SIVA) 17 (versie 4.0, National University of Singapore, Singapore). Echter, opgemerkt moet worden dat een andere set van apparatuur kan worden aangenomen, aangezien de onderliggende principes soortgelijke blijven.

1. voorbereiden op de onderwerpen Retinal Imaging

  1. verwijden de onderwerpen ’ leerlingen met behulp van een mydriatic agent. Wacht ten minste 15 min om voldoende leerling dilatatie.

2. Meten van retinale vasculaire Parameters van de Fundus foto's met behulp van een Computer-assisted analyseprogramma

figure-protocol-1
Figuur 1: Schematisch diagram toont de procedures van het netvlies vasculaire parameters te meten. (A) verkrijgen optiek-schijf-gecentreerd fundus foto's met behulp van een camera van de maagwand. figuur 1A en figuur 2A zijn twee fundus-foto's met optimale kwaliteit. (B) de fundus-foto's uploaden naar de cloud-gebaseerde server en voer de relevante bijzonderheden, met inbegrip van de foto-conversiefactor (ICF). Andere computerondersteunde analyse programma's gebruiken niet-cloud-gebaseerde methoden te organiseren en de afbeeldingen opslaan. (C) Open de fundus-foto in het analyseprogramma van de computer-assisted. (D) Mark middelste waarde optische schijf, en (E) gevraagd de software voor het automatisch detecteren van de rand van de optische schijf en plaats een meting raster. (F) Construct vaartuig schetsen op basis van de paden van het vaartuig, en stellen vaartuig omvat voor het inschatten van de diameters van de vaartuigen. (G) aanpassen de onjuiste vaartuig schetsen en vaartuig dekt handmatig. (H) maatregel een spectrum van retinale vasculaire parameters, waaronder vaartuig kalibers, tortuosity, Fractale dimensie en bifurcatie. (D) stap voor stap (F), en (H) kan door sommige computerondersteunde analyse programma's automatisch worden uitgevoerd. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

  1. Vangen fundus foto's met behulp van een camera van de fundus.
    1. Beurt op de maagwand camera en de lancering het vastleggen van het beeld programma op de computer. De kin van het onderwerp goed rusten op de kinhouder met het voorhoofd tegen hoofd deborstband. Verplaatsen van de bedieningshendel uitlijnen van de lichtbundel naar behoren tot het onderwerp ’ s leerling.
    2. Uitlijnen de verlichting punten totdat beide kleinste aan beide zijden in de zoeker weergegeven. Verplaatsen van het doel van de externe fixatie bij het onderwerp ’ s ogen totdat de optische disc in het midden van de zoeker is en de regio's van belang (ROI) ruim binnen de grenzen zijn. Aanpassen van de focus knop te concentreren op het netvlies.
    3. Hebben het onderwerp stevig kijken naar het doel van externe fixatie en zorgen voor het onderwerp ’ s ogen zijn niet gevuld met tranen.
    4. Druk op de knop van de ontspanknop om een opname ( figuur 1A).
    5. De kwaliteit van de foto van de fundus gevangen, met behulp van figuur 2A als een standaard controleren. Negeren van de afbeelding en herhaal de afbeelding acquisitie proces (dat wil zeggen, stap 2.1.1 tot 2.1.4) als de leerling slecht is verwijde ( figuur 2B), de optische schijf is niet in het midden van de afbeelding ( figuur 2C), of de beeld is onscherp ( figuur 2D).
    6. De afbeelding opslaan in TIFF-indeling met kiezen resolutie (dat wil zeggen, ongeveer 3000 pixels x 2,000 pixels, met meer dan 150 dpi).
      Opmerking: Het protocol kan hier worden gepauzeerd.
    7. Herhaal de stappen 2.1.1 tot en met 2.1.6 te verwerven fundus foto's voor andere onderwerpen.
    8. Selecteer een 10%-steekproef van afbeeldingen willekeurig en meten van de hoogte van optische schijven in deze beelden ( Figuur 3). Berekenen van de foto-conversiefactor (ICF) met behulp van de formule:
      ICF = 1.800 µm / (gemiddelde pixel hoogte van optische schijven van de beelden bemonsterd).
    9. De vastgelegde fundus foto's uploaden naar de cloud-gebaseerde server en voer relevant onderzoek gegevens, met inbegrip van de foto-conversiefactor (ICF) ( figuur 1B).
      Opmerking: Het protocol kan hier worden gepauzeerd. Andere computerondersteunde analyse programma's gebruiken andere niet-cloud-gebaseerde methoden wilt ordenen van de beelden en het vastleggen van de ICF.

figure-protocol-2
Figuur 2: Fundus foto's met optimale en suboptimaal kwaliteit. De beeldkwaliteit van een foto van de maagwand moet onmiddellijk na Beeldacquisitie, worden geverifieerd, zoals de beeldkwaliteit zijn direct van invloed op de latere waardering van retinale vasculaire parameters. De afbeelding moet worden weggegooid als een van deze artefacten wordt waargenomen. Deze beelden werden gemaakt met behulp van een camera van de fundus 50°. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

figure-protocol-3
Figuur 3: berekening van de foto-conversiefactor (ICF). Voor het berekenen van het ICF-vak, willekeurig selecteren een 10%-monster van beelden uit de studie (stap 1). Vervolgens bemonsterd maatregel de hoogte van optische schijven (in pixels) van de beelden (stap 2). Berekenen van het ICF-vak met behulp van de formule: ICF = 1800 µm / (gemiddelde pixel hoogte van optische schijven van de bemonsterde beelden), waar 1800 µm is ongeveer de hoogte van een normale optische disc (stap 3). Zoals vergroting effect en beeld resolutie verschillen van camera naar camera, is het noodzakelijk om te berekenen van een nauwkeurige ICF voor elke camera gebruikt. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

  1. opent de fundus-foto in een computerondersteunde analyseprogramma. Bouw vaartuig schetsen en leg vaartuig covers voor de retinale therapieën.
    Opmerking: In dit gedeelte het programma SIVA wordt gebruikt ter illustratie van de procedures. Het programma SIVA kan echter worden vervangen door andere beschikbare computer-assisted analyse programma's. Bovendien stappen 2.2.2 tot en met 2.2.3 automatisch worden uitgevoerd door sommige computerondersteunde analyse programma's bij een foto van de maagwand is geopend (dat wil zeggen stap 2.2.1).
    1. Openen van de fundus-foto met het computerondersteunde analyseprogramma ( Figuur 1 c).
    2. Markeren de locatie van de optische schijf centre ( Figuur 1 d).
      1. Klik op de “ OD centrum ” knop op het paneel van de functie left; de muiscursor zal worden vervangen door een groene cirkel.
      2. De groene cirkel naar het midden van de optische schijf (OD) en klik met de linkermuisknop om te herstellen van de cirkel.
      3. Vraagt de software om automatisch een meting raster plaatsen, vaartuig schetsen en la bouweny vaartuig heeft betrekking op ( figuur 1E en 1F).
        Opmerking: Vaartuig covers zijn meting lijnen die schatten van de geschatte breedte van de interne lumen van de vaartuigen.
        1. Klik op de “ vinden OD ” knop om de software op te sporen van de OD velg en plaats vier concentrische cirkels als een meting raster, gebaseerd op de positie van het middelpunt van de OD.
        2. Klik op het “ proces ” knop de automatische vaartuig tracering proces in te leiden.
  2. Aanpassen onjuiste vaartuig schetsen handmatig. De inspectie van de 12 beginnen o ’ klok positie op een klok wijze om ervoor te zorgen dat alle vaartuig schetsen worden geverifieerd.
    1. Controleer of de optische schijf correct wordt gedetecteerd en het raster van de meting correct is geplaatst. Aanpassen van het raster van de meting handmatig als volgt 2.2.2 tot en met 2.2.3, als de binnenste cirkel niet nauwkeurig de optische disc velg ( figuur 4A schetsen doet).
    2. Linker klik Selecteer vaartuig tracing(s) geëtiketteerd met onjuiste schip type (arteriolen versus venules) en klik op het “ schip (T) ype ” knop verandert het type schip.
      Opmerking: Arteriolen worden geëtiketteerd in het rood en venules zijn geëtiketteerd in blauw. Arteriolen kunnen worden onderscheiden van de venules op basis van hun fysiologische verschillen. Bijvoorbeeld, zijn venules over het algemeen donkerder van kleur en breder dan arteriolen. Vaartuigen met hetzelfde schip type meestal niet over elkaar.
    3. Uitbreiden onvolledig vaartuig schetsen als volgt 2.3.3.1 aan 2.3.3.2 ( figuur 4B).
      1. Gebruik de cursor te klikken DISTAAL eind van de onvolledige vaartuig tracering. Klik met de linkermuisknop op punten langs het pad van het schip uit te breiden van het vaartuig traceren.
      2. Hebben het traceren stoppen wanneer het distale einde van het vaartuig is bereikt. Stop de tracering op de buitenste witte cirkel als het distale deel van het schip buiten het raster meting valt (Zie figuur 4B).
    4. Schip schetsen aanpassen als het vaartuig paden zijn niet correct op de site van de crossover ( figuur 4C) opgespoord.
      1. Klik op de “ Selecteer ” en klik vervolgens op het verkeerde punt van het vaartuig traceren. Klik op de “ Brea(k) Seg ” knop verbinding verbreken het vaartuig traceren op het punt dat geselecteerd. Selecteer de niet-verbonden segment en klik op het “ (Del) Seg ” knop verwijderen it.
      2. Opnieuw bouwen een nieuwe vaartuig tracering met behulp van stappen 2.3.3.1 en 2.3.3.2.

figure-protocol-4
Figuur 4: gemeenschappelijke fouten van de auto-tracing. De automatische vaartuig overtrek is niet geheel nauwkeurig en handmatige aanpassingen zijn verplicht om de juistheid van de meting. Deze figuur toont van de gemeenschappelijke fouten van de auto-tracing en optimale resultaten na handmatige aanpassingen demonstreert. (A) het centrum van de optische schijf onjuist is gemarkeerd en dit leidde tot afwijking van het raster van de meting, die de latere metingen kan beïnvloeden. In het ideale geval moet de binnenste cirkel van de meting raster de optische disc velg aangeven. (B) onvolledige vaartuig tracering kan leiden tot de verkeerde meting van fractale dimensie, tortuosity, etc. die het pad van het vaartuig moet worden herleid tot het einde van het schip. Als het distale deel van het schip buiten het raster van de meting valt, kan de overtrek worden gestopt bij de buitenste witte cirkel. (C) vaartuig schetsen bij de crossover-sites zijn onderworpen aan een hogere neiging van fout en dus bijzondere aandacht behoeven. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

  1. lag vaartuig covers op alle segmenten van het vaartuig en de onjuiste covers handmatig deactiveren.
    1. Klik op de “ vinden behandelt ” knop te leggen vaartuig covers op alle segmenten van het schip automatisch.
    2. Controleren of alle vaartuig klepjes correct zijn geplaatst. Klik met de linkermuisknop en sleep de cursor naar het vaartuig deactiveren omvat als de covers niet gelegd loodrecht op de wanden ( figuur 5A), het pad van het vaartuig wordt verhuld door een ander vaartuig ( figuur 5B), of de covers overschatten of onderschatten de breedte van het schip lumen ( figuur 5C).

figure-protocol-5
Figuur 5: heeft betrekking op onjuiste schip. In deze afbeelding ziet u voorbeelden van onjuiste vaartuig covers die moeten worden gedeactiveerd en uitgesloten van de latere waardering. Covers van het vaartuig moeten worden gedeactiveerd als ze niet loodrecht op de schepen (A). Bovendien, covers van het vaartuig moeten ook worden gedeactiveerd als het vaartuig wordt getraceerd is verborgen onder een ander vaartuig (B), of de covers vaartuig kunnen niet vertegenwoordigen de geschatte breedte van het schip (C). Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

  1. meten van retinale vasculaire parameters van het vaartuig schetsen en de covers vaartuig
    Opmerking: stap 2.5 automatisch door een computer-assisted analyseprogramma is uitgevoerd.
    1. Label de schijf gebied 0.5-1.0 diameters uit de buurt van de optische schijf marge als zone B, de diameters van de schijf gebied 0,5-2.0 uit de buurt van de optische schijf marge als zone C 18 ( figuur 6A), volgens de gewijzigde protocol van atherosclerose risico in gemeenschappen (ARIC) studeren 19.
    2. Maatregel retinale vasculaire kaliber van zowel zone B en zone C, volgens een alom aangenomen methode die is aangepast ten opzichte van de ARIC studeren 19 , 20 , 21 , 22 , 23 , 24 , 25 , 26 ( figuur 6B).
      1. Meten van de lengte van het schip covers in de zes grootste arteriolen en de zes grootste venules te schatten retinale vaartuig kalibers.
      2. Vatten de retinale arteriolar en venular kalibers als centrale netvlies slagader gelijkwaardig (LONELINE) en centrale retinale veneuze equivalent (CRVE) respectievelijk 17, met behulp van de herziene Knudtson – Parr-Hubbard formule 18 , 19.
    3. identificeren alle vaartuigen in zone C met een breedte > 40 µm. berekenen van de retinale arteriolar en venular tortuosity van de integraal van de totale som van de kwadratische kromming langs het schip schetsen en normaliseren van de waarde met de totale booglengte, buigen en punten van flexie 27 , 28.
    4. Berekenen van het totaal, arteriolar, en venular fractal afmetingen van zone C, met behulp van de gevestigde “ vak-tellen methode ” 29 , 30 , 31.
      1. Verdelen van het beeld in een reeks van even grote pleinen.
      2. Het aantal vakken met een deel van het schip overtrekkingen.
      3. Herhaalt u het proces met behulp van een reeks even grote pleinen met verschillende maten.
      4. De logaritme van het getal van vakken met het schetsen van het schip tegen de logaritme van de grootte van de vakken tekenen en berekenen van de helling van de resulterende lijn; dit is de dimensie van de fractal.
    5. Identificeren van vaartuigen met eerste bifurcatie in zone C en berekenen van de hoeken (θ) gezien tussen de eerste twee dochter vaartuigen 32 ( Figuur 6 c). Berekenen van de gemiddelde waarde voor de gemiddelde vertakkende hoek.
    6. Berekenen de vertakkende coëfficiënt van zone C met behulp van de formule:
      (d 1 2 + d 2 2) /d 0 2, waar d 0 is de gemiddelde kofferbak kaliber, en d 1 en d 2 de gemiddelde tak kalibers ( Figuur 6 c zijn).
  2. De indeling venster sluiten. Klik op “ Stuur ” in het pop-up venster de graded afbeelding uploaden naar de cloud-gebaseerde server en opnemen van de automatisch gemeten retinale vasculaire parameters.

figure-protocol-6
Figuur 6: kwantificering van retinale therapieën. (A) Zone B (gedefinieerd als 0.5-1.0 disc diameters uit de buurt van de marge van de schijf) wordt gebruikt voor het meten van schip kalibers van zone B volgens het risico op atherosclerose in de studie van de Gemeenschappen. Zone C (gedefinieerd als 0,5-2.0 disc diameters uit de buurt van de marge van de schijf) wordt gebruikt voor het meten van schip kalibers van zone C en een spectrum van retinale vasculaire netwerkparameters (zoals tortuosity, Fractale dimensie en bifurcatie). (B) vaartuig covers zijn meting lijnen gebruikt om te schatten van de retinale vaartuig kalibers (of diameter). Onjuiste vaartuig covers moeten handmatig worden uitgesloten van de meting. (C) meet voor alle schepen die hebben hun eerste bifurcatie binnen zone C, het programma automatisch de vertakkende hoeken (θ) voor de eerste bifurcation. Daarnaast is de vertakkende coëfficiënt ook berekend met de formule: vertakkende coëfficiënt (d 1 2 + d 2 2) = /d 0 2, waar d 0 de kofferbak kaliber, en d 1 en d is 2 zijn de tak kalibers. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

3. beoordeling van de dikte van de GC-IPL en RNFL

figure-protocol-7

Figuur 7: Schematisch diagram toont de procedures voor het meten van RNFL en GC-IPL dikte. Optische coherentie tomografie (OCT) kan worden gebruikt voor het meten van de dikte van de ganglion cel-inner Meervormige laag (GC-IPL) en de retinale zenuw vezels (RNFL). (A, B) Meten van de dikte van het GC-IPL en RNFL met behulp van de ingebouwde “ macula kubus ” en “ optische schijf kubus ” protocollen respectievelijk scannen. (C, D) Controleer de beeldkwaliteit onmiddellijk na Beeldacquisitie. Negeren van de afbeelding en herhaal de scan als de signaalsterkte kleiner dan 6 is, of beweging artefacten worden gedetecteerd. (E, F) Vervolgens gevraagd de ingebouwde analyseprogramma om automatisch te analyseren van het resultaat van de scan en genereert u een rapport voor interpretatie. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

  1. Uitvoeren met behulp van optische coherentie tomografie (OCT) Beeldacquisitie.
    1. Open de OCT-programma en selecteer de “ macula kubus ” scannen protocol om te beginnen met een nieuwe macula scan ( figuur 7A).
    2. Zoek de leerling in de iris viewport door de kinhouder aan te passen. Verlagen van de verlichting als de leerling te klein is.
    3. Klik op de “ autofocus ” knop en vervolgens de “ optimaliseren ” knop om de beeldkwaliteit te verbeteren.
    4. Het onderwerp een paar keer knipperen onmiddellijk voordat de scan instrueren.
    5. Klik op de “ vangen ” knop de scan starten wanneer de rand rond de knop groen wordt. Instrueren van het onderwerp te richten op het doel van de visuele fixatie tijdens Beeldacquisitie om te voorkomen dat beweging artefacten.
    6. Bekijk de scankwaliteit met behulp van Figuur 7 c als standaard. Negeren van het scan-resultaat en herhaal de scan als de signaalsterkte kleiner dan 6 ( figuur 8A is), of beweging artefacten worden gedetecteerd (aangegeven door de discontinuïteit van bloedvaten) ( Figuur 8).
    7. Het scan-resultaat opslaan.
    8. Herhaal de stappen 3.1.1 naar 3.1.7 voor een ander oog.
    9. Uitvoeren van een scan oogzenuw hoofd met de “ optische Disc kubus ” scannen protocol volgende stappen 3.1.2 tot en met 3.1.9 ( cijfers 7B en 7 D).

figure-protocol-8
Figuur 8: sub-optimale resultaten van optische coherentie tomografie. Gemeenschappelijke sub-optimale resultaten van de optische coherentie tomografie (OCT) bevatten (A) slechte signaalsterkte (waarde sterkte < 6), en (B) beweging artefacten. De scankwaliteit onmiddellijk na Beeldacquisitie moet worden herzien, en de scan moet worden herhaald als deze artefacten worden aangetroffen. Klik hier voor een grotere versie van dit cijfer.

  1. genereren een afdruk van de analyse van de macula GC-IPL-dikte.
    1. Selecteer de “ macula kubus ” scannen records van beide ogen in de analyse interface.
    2. Klik op de “ Ganglion cel OU analyse ” te leiden van de automatische analyse-algoritme om te beoordelen van de GC-IPL-dikte van de scan ( figuur 7E).
      Opmerking: Stap 3.2.2 automatisch voltooid door de analyse-algoritme.
      1. Genereren een 14.13 mm 2 fovea-gecentreerde elliptische cirkelring met horizontale binnenste en buitenste radiuses van 0,6 mm en 2.4 mm, respectievelijk, en verticale binnenste en buitenste radiuses van 0,5 en 2,0 mm, respectievelijk.
        Opmerking: De grootte en vorm van de elliptische cirkelring nauw in overeenstemming zijn met de macula anatomie en dus overeen met het gebied waar de RGCs dikste in normale ogen 33 , 34 zijn. Het gebied binnen de binnenring van de cirkelring wordt niet gemeten, als de GC-IPL in dit gebied erg dun is.
      2. Segment op de buitenste rand van de RNFL en de buitenste rand van de Meervormige binnenlaag (IPL) te vinden van de GC-IPL ( Figuur 9).
      3. Het gemiddelde, minimum en zes sectorale meten (superieur, superotemporal, superonasal, inferonasal, inferieur, inferotemporal) diktes van macula GC-IPL binnen de fovea-cenliseerd elliptische cirkelring.
      4. Vergelijken de gemeten GC-IPL-diktes naar het apparaat ’ s interne normatieve leeftijd-matched database en genereren een afwijking-kaart en een kaart van betekenis
      5. Verslag van de meetresultaten over een analyse afdruk.
    3. De afdruk van de analyse in het PDF-formaat opslaan.

figure-protocol-9

Figuur 9: netvlies lagen gebruikt voor de beoordeling van de retinale neuronale structuur. De retinale zenuw vezels laag (RNFL) wordt gemeten met behulp van de oogzenuw hoofd (ONH) algoritme, terwijl de ganglion cel-inner Meervormige laag is gemeten met behulp van de ganglion cel analyse (GCA) algoritme. Het algoritme ONH segmenten de binnenste en buitenste grens van de RNFL voor het meten van de dikte van de RNFL. Het algoritme van de GCA detecteert de buitenste rand van de retinale zenuw vezel laag (RNFL) en de binnenlaag Meervormige (IPL) aan het rendement van de gecombineerde dikte van het ganglion-cellaag (GCL) en de IPL. De diktes van GCL en de IPL zijn samen, gemeten als de grens tussen GCL en IPL anatomisch onduidelijk is. De gecombineerde dikte van GCL en IPL (d.w.z. GC-IPL) is echter nog steeds kenmerkend is voor de gezondheid van RGCs. Klik hier voor een grotere versie van deze figuur.

  1. genereren van de afdruk van de analyse van de dikte van de RNFL ( figuur 7F).
    1. Selecteer de “ optische Disc kubus ” scannen records van beide ogen in de analyse interface.
    2. Klik op de “ ONH en RNFL OU analyse ” te leiden van de automatische analyse algoritme voor de beoordeling van de dikte van de RNFL van de scan.
      Opmerking: Stappen 3.3.2.1 te 3.3.2.6 kunnen automatisch worden uitgevoerd door de analyse-algoritme.
      1. Meten van de dikte van de RNFL op elk moment van de scan en het genereren van een kaart RNFL dikte.
      2. Identificeer de optische schijf door het detecteren van een donkere vlek in de buurt van het centrum van de scan die een grootte en vorm consistent met het bereik van een optische disc. heeft
      3. Plaatst u een raster van de meting van 3,46 mm diameter rond de optische schijf op de kaart van de RNFL dikte.
      4. Maatregel en berekenen van de mondiale, vier-kwadranten (temporele, superior, nasale en inferieur), en de klok twaalf uur parapapillary RNFL diktes van de meting raster.
      5. Vergelijken de gemeten RNFL diktes naar het apparaat ’ s interne normatieve leeftijd-matched database en genereren een afwijking-kaart en een kaart betekenis.
      6. Verslag van de meetresultaten over een analyse afdruk.
    3. De afdruk van de analyse in het PDF-formaat opslaan.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Results

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

figure-results-1
Figuur 10: Een voorbeeld om te laten zien van de verschillen in netvlies therapieën tussen een normale onderwerp en een onderwerp AD. In vergelijking met de normale onderwerp, fundus foto van het onderwerp van AD bleek smaller vaartuig kalibers (LONELINE voor Zone B, 116.4 µm vs. 156,4 µm; CRVE voor Zone B, 186.9 µm vs. 207,5 µm; LONELINE ...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Discussion

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Dit protocol beschrijft de procedures voor het kwantificeren van de neuronale en vasculaire veranderingen in het netvlies in vivo. Zoals het netvlies soortgelijke embryologische oorsprong, anatomische eigenschappen en fysiologische eigenschappen met de hersenen deelt, kunnen deze netvlies veranderingen wijzigingen soortgelijke van therapieën en neuronale structuur in de hersenen.

Zoals aangetoond in Figuur 10 en tabel 1, toonde het onderw...

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Disclosures

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Wij zouden graag onze waardering uitspreken voor de School van Computing, National University of Singapore voor technische ondersteuning.

Acknowledgements

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,

Met betrekking tot potentiële financiële banden is de auteur Tien Y. Wong een mede-uitvinder van de Singapore I vaartuig beoordeling (SIVA) wordt gebruikt in dit artikel.

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Materials

List of materials used in this article
NameCompanyCatalog NumberComments
Non-mydriatic Retinal Camera Topcon, Inc, Tokyo, JapanTRC 50DX N/A
Singapore I Vessel Assessment ProgramNational University of SingaporeVersie 4.0N/A
CIRRUS HD-OCT Carl Zeiss Meditec, Inc, Dublin, CAModel 4000N/A
Mydriatic Agents N/AN/ABereid uit 1% tropicamide en 2,5% phenylephrine hydrochloride

References

$$\rightleftharpoonup{xx}$$ $$\longleftharp{xx}$$, $$\longrightharp{xx}$$,
  1. Alzheimer's Disease International. The prevalence of dementia worldwide. Alzheimer's Dis. Int. (December), 1-2 (2008).
  2. Wimo, A., Winblad, B., &Jönsson, L. The worldwide societal costs of dementia: Estimates for 2009. Alzheimer's Dement. 6 (2), 98-103 (2010).
  3. Comas-Herrera, A., Northey, S., Wittenberg, R., Knapp, M., Bhattacharyya, S., Burns, A. Future costs of dementia-related long-term care: exploring future scenarios. Int. Psychogeriatr. 23 (1), 20-30 (2011).
  4. Alzheimer's Association. Alzheimer's disease facts and figures. Alzheimer's Dement. 10 (2), e47-e92 (2014).
  5. Prince, M., Bryce, R., Albanese, E., Wimo, A., Ribeiro, W., Ferri, C. P. The global prevalence of dementia: a systematic review and metaanalysis. Alzheimers. Dement. 9 (1), 63-75 (2013).
  6. Alzheimer's Association. 2016 Alzheimer's disease facts and figures. Alzheimer's Dement. 12 (4), 459-509 (2016).
  7. Asih, P. R., Chatterjee, P., Verdile, G., Gupta, V. B., Trengove, R. D., Martins, R. N. Clearing the amyloid in Alzheimer's: progress towards earlier diagnosis and effective treatments - an update for clinicians. Neurodegener. Dis. Manag. 4 (5), 363-378 (2014).
  8. Cheung, C. Y., Ikram, M. K., Chen, C., Wong, T. Y. Imaging retina to study dementia and stroke. Prog. Retin. Eye Res. , (2017).
  9. Patton, N., Aslam, T., Macgillivray, T., Pattie, A., Deary, I. J., Dhillon, B. Retinal vascular image analysis as a potential screening tool for cerebrovascular disease: a rationale based on homology between cerebral and retinal microvasculatures. J. Anat. 206 (4), 319-348 (2005).
  10. London, A., Benhar, I., Schwartz, M. The retina as a window to the brain-from eye research to CNS disorders. Nat. Rev. Neurol. 9 (1), 44-53 (2013).
  11. Crowe, M. J., Bresnahan, J. C., Shuman, S. L., Masters, J. N., Beattie, M. S. Apoptosis and delayed degeneration after spinal cord injury in rats and monkeys. Nat Med. 3 (1), 73-76 (1997).
  12. Levkovitch-Verbin, H., Quigley, H. A., Kerrigan-Baumrind, L. A., D'Anna, S. A., Kerrigan, D., Pease, M. E. Optic nerve transection in monkeys may result in secondary degeneration of retinal ganglion cells. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 42 (5), 975-982 (2001).
  13. Levkovitch-Verbin, H., Quigley, H. A., Martin, K. R., Zack, D. J., Pease, M. E., Valenta, D. F. A model to study differences between primary and secondary degeneration of retinal ganglion cells in rats by partial optic nerve transection. Invest Ophthalmol Vis Sci. 44 (8), 3388-3393 (2003).
  14. Yoles, E., Schwartz, M. Degeneration of spared axons following partial white matter lesion: implications for optic nerve neuropathies. Exp Neurol. 153 (1), 1-7 (1998).
  15. Sadun, A. A., Borchert, M., DeVita, E., Hinton, D. R., Bassi, C. J. Assessment of Visual Impairment in Patients With Alzheimer's Disease. Am. J. Ophthalmol. 104 (2), 113-120 (1987).
  16. Schlotterer, G., Moscovitch, M., Crapper-Mclachlan, D. Visual processing deficits as assessed by spatial frequency contrast sensitivity and backward masking in normal ageing and alzheimer's. Brain. 107 (1), 309-324 (1984).
  17. Cheung, C. Y. L., et al. A new method to measure peripheral retinal vascular caliber over an extended area. Microcirculation. 17 (7), 495-503 (2010).
  18. Knudtson, M. D., Lee, K. E., Hubbard, L. D., Wong, T. Y., Klein, R., Klein, B. E. K. Revised formulas for summarizing retinal vessel diameters. Curr. Eye Res. 27 (3), 143-149 (2003).
  19. Hubbard, L. D., et al. Methods for evaluation of retinal microvascular abnormalities associated with hypertension/sclerosis in the Atherosclerosis Risk in Communities Study. Ophthalmology. 106 (12), 2269-2280 (1999).
  20. Patton, N., et al. The association between retinal vascular network geometry and cognitive ability in an elderly population. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 48 (5), 1995-2000 (2007).
  21. VanHecke, M. V., et al. Are retinal microvascular abnormalities associated with large artery endothelial dysfunction and intima-media thickness? The Hoorn Study. Clin. Sci. London Engl. 110 (5), 597-604 (2006).
  22. Tien, Y. W., et al. Retinal vascular caliber, cardiovascular risk factors, and inflammation: The Multi-Ethnic Study of Atherosclerosis (MESA). Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 47 (6), 2341-2350 (2006).
  23. Leung, H., et al. Relationships between age, blood pressure, and retinal vessel diameters in an older population. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 44 (7), 2900-2904 (2003).
  24. Wong, T. Y., et al. The prevalence and risk factors of retinal microvascular abnormalities in older persons: The cardiovascular health study. Ophthalmology. 110 (4), 658-666 (2003).
  25. Ikram, M. K., et al. Retinal vessel diameters and risk of stroke: The Rotterdam Study. Neurology. 66 (9), 1339-1343 (2006).
  26. Wong, T. Y., Knudtson, M. D., Klein, R., Klein, B. E. K., Meuer, S. M., Hubbard, L. D. Computer-assisted measurement of retinal vessel diameters in the Beaver Dam Eye Study: Methodology, correlation between eyes, and effect of refractive errors. Ophthalmology. 111 (6), 1183-1190 (2004).
  27. Sasongko, M. B., et al. Alterations in retinal microvascular geometry in young type 1 diabetes. Diabetes Care. 33 (6), 1331-1336 (2010).
  28. Cheung, C. Y. L., et al. Retinal vascular tortuosity, blood pressure, and cardiovascular risk factors. Ophthalmology. 118 (5), 812-818 (2011).
  29. Mainster, M. a The fractal properties of retinal vessels: embryological and clinical implications. Eye. 4 ( Pt 1) (1), 235-241 (1990).
  30. Liew, G., et al. The Retinal Vasculature as a Fractal: Methodology, Reliability, and Relationship to Blood Pressure. Ophthalmology. 115 (11), (2008).
  31. Stosic, T., Stosic, B. D. Multifractal analysis of human retinal vessels. IEEE Trans. Med. Imaging. 25 (8), 1101-1107 (2006).
  32. Zamir, M., Medeiros, J. A., Cunningham, T. K. &M., Zamir, J. A., Medeiros, T. K. C. Arterial bifurcations in the human retina. J. Gen. Physiol. 74 (4), 537-548 (1979).
  33. Mwanza, J. C., Oakley, J. D., Budenz, D. L., Chang, R. T., Knight, O. J., Feuer, W. J. Macular ganglion cell-inner plexiform layer: Automated detection and thickness reproducibility with spectral domain-optical coherence tomography in glaucoma. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 52 (11), 8323-8329 (2011).
  34. Bendschneider, D., et al. Retinal nerve fiber layer thickness in normals measured by spectral domain OCT. J. Glaucoma. 19 (7), 475-482 (2010).
  35. Cheung, C. Y., Ong, Y. T., Ikram, M. K., Chen, C., Wong, T. Y. Retinal Microvasculature in Alzheimer's Disease. J. Alzheimer's Dis. 42 (s4), S339-S352 (2014).
  36. Murray, C. D. THE PHYSIOLOGICAL PRINCIPLE OF MINIMUM WORK APPLIED TO THE ANGLE OF BRANCHING OF ARTERIES. J. Gen. Physiol. (4), 835-841 (1926).
  37. Ding, J., et al. Early retinal arteriolar changes and peripheral neuropathy in diabetes. Diabetes Care. 35 (5), 1098-1104 (2012).
  38. Yim, C., et al. Retinal Ganglion Cell Analysis Using High-Definition Optical Coherence Tomography in Patients with Mild Cognitive Impairment and Alzheimer's Disease. J. Alzheimer's Dis. Retin. Ganglion Cell Anal. MCI AD. 45 (1), 45-56 (2015).
  39. Stein, D. M., Wollstein, G., Ishikawa, H., Hertzmark, E., Noecker, R. J., Schuman, J. S. Effect of Corneal Drying on Optical Coherence Tomography. Ophthalmology. 113 (6), 985-991 (2006).
  40. Mwanza, J. C., et al. Effect of Cataract and its Removal on Signal Strength and Peripapillary Retinal Nerve Fiber Layer Optical Coherence Tomography Measurements. J. Glaucoma. 20 (1), 37-43 (2011).
  41. Garcia-Martin, E., et al. Influence of cataract surgery on optical coherence tomography and neurophysiology measurements in patients with retinitis pigmentosa. Am. J. Ophthalmol. 156 (2), (2013).
  42. Kok, P. H. B., et al. The relationship between the optical density of cataract and its influence on retinal nerve fibre layer thickness measured with spectral domain optical coherence tomography. Acta Ophthalmol. , (2012).
  43. Kim, N. R., et al. Influence of cataract on time domain and spectral domain optical coherence tomography retinal nerve fiber layer measurements. J. Glaucoma. 21 (2), 116-122 (2012).
  44. Hwang, Y. H., Kim, Y. Y. Effect of Peripapillary Vitreous Opacity on Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Measurement Using Optical Coherence Tomography. Arch. Ophthalmol. 130 (6), 789-792 (2012).
  45. Schwartz, S. G., Flynn, H. W., Fisher, Y. L. "Floater scotoma" demonstrated on spectral-domain optical coherence tomography and caused by vitreous opacification. Ophthalmic Surg. Lasers Imaging Retina. 44 (4), 415-418 (2013).
  46. Frost, S., et al. Retinal vascular biomarkers for early detection and monitoring of Alzheimer's disease. Transl. Psychiatry. 3 (2), e233(2013).
  47. Cheung, C. Y., et al. Microvascular network alterations in the retina of patients with Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. 10 (2), 135-142 (2014).
  48. DeJong, F. J., et al. Retinal vascular caliber and risk of dementia: The Rotterdam Study. Neurology. 76 (9), 816-821 (2011).
  49. Cheung, C. Y., et al. Quantitative and qualitative retinal microvascular characteristics and blood pressure. J. Hypertens. 29 (7), 1380-1391 (2011).
  50. Cheung, C. Y., et al. Retinal vascular fractal dimension and its relationship with cardiovascular and ocular risk factors. Am. J. Ophthalmol. 154 (4), 663-674 (2012).
  51. Cheung, C. Y. L., et al. Retinal vascular tortuosity, blood pressure, and cardiovascular risk factors. Ophthalmology. 118 (5), 812-818 (2011).
  52. Grinton, M. E., et al. The association between retinal vessel morphology and retinal nerve fiber layer thickness in an elderly population. Ophthalmic Surg. Lasers Imaging. 43 (6 Suppl), S61-S66 (2012).
  53. Hughes, A. D., et al. Quantification of topological changes in retinal vascular architecture in essential and malignant hypertension. J. Hypertens. 24 (5), 889-894 (2006).
  54. Hughes, A. D., et al. Determinants of retinal microvascular architecture in normal subjects. Microcirculation. 16 (2), 159-166 (2009).
  55. Lau, Q. P., Lee, M. L., Hsu, W., Wong, T. Y. The Singapore Eye Vessel Assessment System. Image Anal. Model. Ophthalmol. , 143-160 (2014).
  56. Thomas, G. N., et al. Measurement of Macular Fractal Dimension Using a Computer-Assisted Program. Investig. Opthalmology Vis. Sci. 55 (4), 2237(2014).
  57. Murray, C. D. The physiological principle of minimal work. I. The vascular system and the cost of blood volume. Proc. Natl. Acad. Sci. 12, 207-214 (1926).
  58. Cheung, C., Chen, C., Wong, T. Ocular Fundus Photography as a Tool to Study Stroke and Dementia. Semin. Neurol. 35 (5), 481-490 (2015).
  59. Williams, M. A., et al. Retinal microvascular network attenuation in Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. Diagnosis, Assess. Dis. Monit. 1 (2), 229-235 (2015).
  60. Cheung, C. Y., et al. Retinal Vascular Fractal Dimension Is Associated with Cognitive Dysfunction. J. Stroke Cerebrovasc. Dis. 23 (1), 43-50 (2014).
  61. Hammes, H. P., et al. Diabetic retinopathy: targeting vasoregression. Diabetes. 60 (1), 9-16 (2011).
  62. Cheung, C. Y., et al. Microvascular network alterations in the retina of patients with Alzheimer's disease. Alzheimer's Dement. 10 (2), 135-142 (2014).
  63. Frame, M. D., Sarelius, I. H. Arteriolar bifurcation angles vary with position and when flow is changed. Microvasc Res. 46 (2), 190-205 (1993).
  64. Djonov, V., Baum, O., Burri, P. H. Vascular remodeling by intussusceptive angiogenesis. Cell Tissue Res. 314 (1), 107-117 (2003).
  65. Griffith, T. M., Edwards, D. H. Basal EDRF activity helps to keep the geometrical configuration of arterial bifurcations close to the Murray optimum. J. Theor. Biol. 146 (4), 545-573 (1990).
  66. Griffith, T. M., Edwards, D. H., Randall, M. D. Blood flow and optimal vascular topography: role of the endothelium. Basic Res. Cardiol. 86 Suppl 2, 89-96 (1991).
  67. Chapman, N., Haimes, G., Stanton, A. V., Thom, S. A. M., Hughes, A. D. Acute effects of oxygen and carbon dioxide on retinal vascular network geometry in hypertensive and normotensive subjects. Clin. Sci. 99 (6), 483-488 (2000).
  68. Heringa, S. M., Bouvy, W. H., van denBerg, E., Moll, A. C., Jaap Kappelle, L., Jan Biessels, G. Associations between retinal microvascular changes and dementia, cognitive functioning, and brain imaging abnormalities: a systematic review. J. Cereb. blood flow Metab. 33 (7), 983-995 (2013).
  69. Ding, J., et al. Diabetic retinopathy and cognitive decline in older people with type 2 diabetes: The Edinburgh type 2 diabetes study. Diabetes. 59 (11), 2883-2889 (2010).
  70. Parisi, V., Restuccia, R., Fattapposta, F., Mina, C., Bucci, M. G., Pierelli, F. Morphological and functional retinal impairment in Alzheimer's disease patients. Clin. Neurophysiol. 112 (10), 1860-1867 (2001).
  71. Paquet, C., Boissonnot, M., Roger, F., Dighiero, P., Gil, R., Hugon, J. Abnormal retinal thickness in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Neurosci. Lett. 420 (2), 97-99 (2007).
  72. Moschos, M. M., et al. Structural and functional impairment of the retina and optic nerve in Alzheimer's disease. Curr. Alzheimer Res. 9 (7), 782-788 (2012).
  73. Lu, Y., et al. Retinal nerve fiber layer structure abnormalities in early Alzheimer's disease: Evidence in optical coherence tomography. Neurosci. Lett. 480 (1), 69-72 (2010).
  74. Kesler, A., Vakhapova, V., Korczyn, A. D., Naftaliev, E., Neudorfer, M. Retinal thickness in patients with mild cognitive impairment and Alzheimer's disease. Clin. Neurol. Neurosurg. 113 (7), 523-526 (2011).
  75. Ascaso, F. J., et al. Retinal alterations in mild cognitive impairment and Alzheimer's disease: An optical coherence tomography study. J. Neurol. 261 (8), 1522-1530 (2014).
  76. Berisha, F., Feke, G. T., Trempe, C. L., McMeel, J. W., Schepens, C. L. Retinal abnormalities in early Alzheimer's disease. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 48 (5), 2285-2289 (2007).
  77. Iseri, P. K., Altinaş, O., Tokay, T., Yüksel, N. Relationship between Cognitive Impairment and Retinal Morphological and Visual Functional Abnormalities in Alzheimer Disease. J. Neuro-Ophthalmology. 26 (1), 18-24 (2006).
  78. Garcia-Martin, E. S., et al. Macular thickness as a potential biomarker of mild Alzheimer's disease. Ophthalmology. 121 (5), 1149-1151 (2014).
  79. Ko, F., et al. Retinal Nerve Fiber Layer Thinning Associated With Poor Cognitive Function Among A Large Cohort, The Uk Biobank. Alzheimer's Dement. 12 (7), P317-P318 (2016).
  80. Moreno-Ramos, T., Benito-Leon, J., Villarejo, A., Bermejo-Pareja, F. Retinal nerve fiber layer thinning in dementia associated with Parkinson's disease, dementia with Lewy bodies, and Alzheimer's disease. J. Alzheimers. Dis. 34 (3), 659-664 (2013).
  81. Moschos, M. M., et al. Morphologic changes and functional retinal impairment in patients with Parkinson disease without visual loss. Eur. J. Ophthalmol. 21 (1), 24-29 (2011).
  82. Garcia-Martin, E., et al. Ability and reproducibility of Fourier-domain optical coherence tomography to detect retinal nerve fiber layer atrophy in Parkinson's disease. Ophthalmology. 119 (10), 2161-2167 (2012).
  83. Yip, W., et al. Comparison of Common Retinal Vessel Caliber Measurement Software and a Conversion Algorithm. Transl. Vis. Sci. Technol. 5 (5), 11(2016).
  84. Gorelick, P. B., et al. Vascular contributions to cognitive impairment and dementia: a statement for healthcare professionals from the american heart association/american stroke association. Stroke. 42 (9), 2672-2713 (2011).
  85. Brown, W. R., Thore, C. R. Review: Cerebral microvascular pathology in ageing and neurodegeneration. Neuropathol. Appl. Neurobiol. 37 (1), 56-74 (2011).
  86. DeSilva, T. M., Faraci, F. M. Microvascular Dysfunction and Cognitive Impairment. Cell. Mol. Neurobiol. 36 (2), 241-258 (2016).
  87. Kalaria, R. N., Akinyemi, R., Ihara, M. Does vascular pathology contribute to Alzheimer changes? J. Neurol. Sci. 322 (1-2), 141-147 (2012).
  88. Kling, M. A., Trojanowski, J. Q., Wolk, D. A., Lee, V. M. Y., Arnold, S. E. Vascular disease and dementias: paradigm shifts to drive research in new directions. Alzheimers. Dement. 9 (1), 76-92 (2013).
  89. O'Brien, J. T., et al. Vascular cognitive impairment. Lancet Neurol. 2 (2), 89-98 (2003).
  90. Chen, C., et al. Alzheimer's disease with cerebrovascular disease: current status in the Asia-Pacific region. J. Intern. Med. 280 (4), 359-374 (2016).
  91. Pérez, M. A., Bruce, B. B., Newman, N. J., Biousse, V. The use of retinal photography in nonophthalmic settings and its potential for neurology. Neurologist. 18 (6), 350-355 (2012).
  92. Boppart, S. A. Optical coherence tomography: Technology and applications for neuroimaging. Psychophysiology. 40 (4), 529-541 (2003).
  93. Hee, M. R., et al. Optical coherence tomography of the human retina. Arch. Ophthalmol. 113 (3), 325-332 (1995).
  94. Huang, D., et al. Optical coherence tomography. Science (80-.). 254 (5035), 1178-1181 (1991).
  95. vanVelthoven, M. E. J., Verbraak, F. D., Yannuzzi, L., Rosen, R. B., Podoleanu, A. G. H., deSmet, M. D. Imaging the retina by en face optical coherence tomography. Retina. 26 (2), 129-136 (2006).
  96. Costa, R. A., et al. Retinal assessment using optical coherence tomography. Prog. Retin. Eye Res. 25 (3), 325-353 (2006).
  97. DeBuc, D. C., Somfai, G. M., Ranganathan, S., Tátrai, E., Ferencz, M., Puliafito, C. A. Reliability and reproducibility of macular segmentation using a custom-built optical coherence tomography retinal image analysis software. J. Biomed. Opt. 14 (6), 64023(2009).
  98. Budenz, D. L., et al. Determinants of Normal Retinal Nerve Fiber Layer Thickness Measured by Stratus OCT. Ophthalmology. 114 (6), 1046-1052 (2007).
  99. Leung, C. K. S., et al. Retinal Nerve Fiber Layer Imaging with Spectral-Domain Optical Coherence Tomography: A Prospective Analysis of Age-Related Loss. Ophthalmology. 119 (4), 731-737 (2012).
  100. Cettomai, D., et al. Reproducibility of optical coherence tomography in multiple sclerosis. Arch. Neurol. 65 (9), 1218-1222 (2008).
  101. Garcia-Martin, E., Pinilla, I., Idoipe, M., Fuertes, I., Pueyo, V. Intra and interoperator reproducibility of retinal nerve fibre and macular thickness measurements using Cirrus Fourier-domain OCT. Acta Ophthalmol. 89 (1), (2011).
  102. Garcia-Martin, E., Pueyo, V., Pinilla, I., Ara, J. R., Martin, J., Fernandez, J. Fourier-domain OCT in multiple sclerosis patients: reproducibility and ability to detect retinal nerve fiber layer atrophy. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 52 (7), 4124-4131 (2011).
  103. Menke, M. N., Knecht, P., Sturm, V., Dabov, S., Funk, J. Reproducibility of nerve fiber layer thickness measurements using 3D fourier-domain OCT. Invest. Ophthalmol. Vis. Sci. 49 (12), 5386-5391 (2008).
  104. Mwanza, J. C., et al. Reproducibility of peripapillary retinal nerve fiber layer thickness and optic nerve head parameters measured with cirrus HD-OCT in glaucomatous eyes. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 51 (11), 5724-5730 (2010).
  105. Syc, S. B., et al. Reproducibility of high-resolution optical coherence tomography in multiple sclerosis. Mult Scler. 16 (7), 829-839 (2010).
  106. Ikram, M. K., Cheung, C. Y., Wong, T. Y., Chen, C. P. L. H. Retinal pathology as biomarker for cognitive impairment and Alzheimer's disease. J. Neurol. Neurosurg. Psychiatry. 83 (9), 917-922 (2012).
  107. MacGillivray, T. J., Trucco, E., Cameron, J. R., Dhillon, B., Houston, J. G., vanBeek, E. J. R. Retinal imaging as a source of biomarkers for diagnosis, characterization and prognosis of chronic illness or long-term conditions. Br. J. Radiol. 87 (1040), 20130832(2014).
  108. Patton, N., et al. Retinal image analysis: Concepts, applications and potential. Prog. Retin. Eye Res. 25 (1), 99-127 (2006).
  109. McGrory, S., et al. The application of retinal fundus camera imaging in dementia: A systematic review. Alzheimer's Dement. Diagnosis, Assess. Dis. Monit. 6, 91-107 (2017).
  110. Wong, T. Y., Knudtson, M. D., Klein, R., Klein, B. E. K., Meuer, S. M., Hubbard, L. D. Computer-assisted measurement of retinal vessel diameters in the Beaver Dam Eye Study: methodology, correlation between eyes, and effect of refractive errors. Ophthalmology. 111 (6), 1183-1190 (2004).
  111. Hardin, J. S., Taibbi, G., Nelson, S. C., Chao, D., Vizzeri, G. Factors Affecting Cirrus-HD OCT Optic Disc Scan Quality: A Review with Case Examples. J. Ophthalmol. 2015, 1-16 (2015).
  112. Kim, N. R., et al. Influence of Cataract on Time Domain and Spectral Domain Optical Coherence Tomography Retinal Nerve Fiber Layer Measurements. J. Glaucoma. 1, (2010).
  113. Li, H., et al. Lens opacity and refractive influences on the measurement of retinal vascular fractal dimension. Acta Ophthalmol. 88 (6), e234-e240 (2010).
  114. Maberley, D., Morris, A., Hay, D., Chang, A., Hall, L., Mandava, N. A comparison of digital retinal image quality among photographers with different levels of training using a non-mydriatic fundus camera. Ophthalmic Epidemiol. 11 (3), 191-197 (2004).
  115. Rochtchina, E., Wang, J. J., Taylor, B., Wong, T. Y., Mitchell, P. Ethnic variability in retinal vessel caliber: A potential source of measurement error from ocular pigmentation?-The Sydney childhood eye study. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 49 (4), 1362-1366 (2008).
  116. Wainwright, A., et al. Effect of image quality, color, and format on the measurement of retinal vascular fractal dimension. Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 51 (11), 5525-5529 (2010).
  117. Nguyen, T. T., Wong, T. Y. Retinal vascular manifestations of metabolic disorders. Trends Endocrinol. Metab. 17 (7), 262-268 (2006).
  118. Ding, J., et al. Retinal vascular caliber and the development of hypertension: a meta-analysis of individual participant data. J. Hypertens. 32 (2), 207-215 (2014).
  119. Nguyen, T. T., Wong, T. Y. Retinal vascular changes and diabetic retinopathy. Curr. Diab. Rep. 9 (4), 277-283 (2009).
  120. Leung, C. K. S., Ye, C., Weinreb, R. N., Yu, M., Lai, G., Lam, D. S. Impact of Age-related Change of Retinal Nerve Fiber Layer and Macular Thicknesses on Evaluation of Glaucoma Progression. Ophthalmology. 120 (12), 2485-2492 (2013).
  121. Sherry, L. M., et al. Reliability of computer-assisted retinal vessel measurement in a population. Clin. Experiment. Ophthalmol. 30 (3), 179-182 (2002).
  122. Wardlaw, J. M., et al. Neuroimaging standards for research into small vessel disease and its contribution to ageing and neurodegeneration. Lancet Neurol. 12 (8), 822-838 (2013).
  123. Patton, N., Aslam, T., MacGillivray, T., Pattie, A., Deary, I. J., Dhillon, B. Retinal vascular image analysis as a potential screening tool for cerebrovascular disease: A rationale based on homology between cerebral and retinal microvasculatures. J. Anat. 206 (4), 319-348 (2005).
  124. Ferri, C. P., et al. Global prevalence of dementia: A Delphi consensus study. Lancet. 366 (9503), 2112-2117 (2005).
  125. Sahadevan, S., et al. Ethnic differences in Singapore's dementia prevalence: The stroke, Parkinson's disease, epilepsy, and dementia in Singapore study. J. Am. Geriatr. Soc. 56 (11), 2061-2068 (2008).
  126. Kernt, M., et al. Assessment of diabetic retinopathy using nonmydriatic ultra-widefield scanning laser ophthalmoscopy (Optomap) compared with ETDRS 7-field stereo photography. Diabetes Care. 35 (12), 2459-2463 (2012).
  127. Manivannan, A., Plskova, J., Farrow, A., Mckay, S., Sharp, P. F., Forrester, J. V. Ultra-wide-field fluorescein angiography of the ocular fundus. Am. J. Ophthalmol. 140 (3), 525-527 (2005).
  128. Pellegrini, E., et al. Blood vessel segmentation and width estimation in ultra-wide field scanning laser ophthalmoscopy. Biomed. Opt. Express. 5 (12), 4329(2014).
  129. Estrada, R., Tomasi, C., Schmidler, S. C., Farsiu, S. Tree topology estimation. IEEE Trans. Pattern Anal. Mach. Intell. 37 (8), 1688-1701 (2015).

Access restricted. Please log in or start a trial to view this content.

Reprints and Permissions

Request permission to reuse the text or figures of this JoVE article

Request Permission

Tags

Retinal ImagingDementia StudyFundus PhotographyOptical Coherence TomographyVascular AnalysisNeuronal StructureRetinal VasculatureComputer Assisted AnalysisRetinal Imaging TechniquesDementia Biomarkers

Related Articles