Keratokonus-Screening mit Wellenfrontparametern auf der Basis topographischer Höhendaten

Abstract

Hintergrund Bei Patienten mit Keratokonus ist die Abbildungsqualität des optischen Apparates Auge bereits im Frühstadium degradiert, wenn klinische Symptome noch schwach ausgeprägt sind. Ziel der Studie war es, auf der Basis topographischer Höhendaten ein empfindliches Verfahren zur Detektion eines Keratokonus zu entwickeln, das gegenüber klinisch eingeführten Detektionsverfahren mit Hilfe von Brechkraftdaten systemunabhängig ist. Patienten und Methoden 88 Patienten (46 beginnender Keratokonus, 42 fortgeschrittenes Stadium) sowie eine Kontrollgruppe bestehend aus 40 Normalprobanden wurden in die Studie einbezogen. Anhand von topographischen Höhendaten eines kommerziellen Topographiesystems (TMS-1) wurde eine Zerlegung in orthogonale Zernike-Polynome vorgenommen. Die Zernike-Koeffizienten wurden für die verschiedenen Patientengruppen verglichen, um signifikante Unterschiede zu evaluieren. Erhöhte Zernike-Anteile wurden als Detektionskriterium in den verschiedenen Gruppen genutzt. Die auf der Zernike-Zerlegung basierenden Detektionsverfahren wurden mit systeminherenten Verfahren verglichen. Aus den erhöhten Anteilen wurde ein neuronales Netz dahingehend konstruiert, dass eine maximale Trennschärfe zwischen Keratokonus-Patienten und Normalprobanden erzielt wurde. Ergebnisse Bei Vorliegen eines Keratokonus wurde nachgewiesen, dass bestimmte Zernike-Koeffizienten niedriger Ordnung (n < 8) erhöht sind und sich als Detektionskriterium anbieten. Diese Indices lieferten Aussagen über das Auftreten eines Keratokonus mit mindestens derselben statistischen Sicherheit (Sensitivität 93,4%/100% bei beginnendem/ fortgeschrittenem Keratokonus, Spezifität 100%) wie die im Topographiesystem als zusätzliche Anwendung implementierten Keratokonus-Indices von Klyce-Maeda, Rabinowitz-Klyce sowie der I-S-Wert und der Asymmetrie-Index SAI. Schlußfolgerung Die Zernike-Zerlegung von topographischen Höhendaten ermöglicht es, einen sicheren Detektionsalgorithmus für Keratokonus zu entwickeln, der die Nachteile der auf Brechkraftdaten basierenden Verfahren überwindet und vom Meßverfahren des Topographiesystems entkoppelt ist. Background The image-forming properties of a keratoconus eye are degraded even in the early stage of this disease. The purpose of this study was to develop keratoconus detection scheme based on topography height data independent of the currently used system which avoids the disadvantages of detection algorithms currently used in clinical practice. Patients and methods Eighty-eight patients with keratoconus (46 with mild and 42 with severe clinical signs) and a control group of 40 normal subjects were included in this study. A decomposition of corneal topography height data into orthogonal Zernike polynomials was performed using the commercially available corneal topographer TMS-1. Expansion coefficients of the different groups were compared to evaluate significant differences. Elevated terms were used to detect the disease. The statistical significance of this detection scheme was compared to those given by the keratoconus detection software of the TMS-1. From the elevated Zernike terms a neural network was constructed and optimized for dividing keratoconus patients and normal controls. Results Some low-order Zernike coefficients with a radial order n < 8 were found to be elevated in patients with keratoconus and were used to define a new detection algorithm. This index performed at least as well (sensitivity in mild/ severe keratoconus 93,4% /100% with a specifity of 100%) as keratoconus detection schemes based on the Klyce-Maeda and the Rabinowitz-Klyce indices as well as the I-S value and the Surface Asymmetry Index SAI in our study population. Conclusions Zernike decomposition of corneal topography height data allows a definition of an exact and robust algorithm for detection of keratoconus. It avoids the drawbacks of refractive power based definitions and is independent on the individual topographer design.