Nouveau logiciel d’application pour l’analyse semi-automatisée d’images infrarouges des glandes de meibomius.

Shehzad, Danish PhD*; Gorcuyeva, Sona MD†; Dag, Tamer PhD*; Bozkurt, Banu MD, MSc†
Cornea: November 2019 – Volume 38 – Issue 11 – p 1456–1464

Objectif :
Développer un logiciel d’application semi-automatisé qui analyse rapidement les images infrarouges des glandes de meibomius prises avec le topographe Sirius de la marque CSO (CSO, Italie) et les comparer au système d’analyse manuelle de l’appareil (plateforme logicielle Phoenix).

Méthodes :
Dans cette étude, total de 52 images de meibographie ayant une haute qualité ont été utilisées et analysées par le biais d’un logiciel de détection de glande de Meibomian (GM) manuelle et semi-automatisée. Pour la méthode manuelle, un chercheur expérimenté a circonscrit les GM en plaçant des points autour des « grappes de raisins » dans une zone rectangulaire prédéterminée, et le logiciel Phoenix a mesuré la zone de perte des GM en pourcentage, ce qui a pris environ 10 à 15 minutes. La perte de GM a été classée de 1 (<25%) à 4 (sévère> 75%). Pour la méthode semi-automatisée, 2 médecins (I et II) ont déterminé la zone à masquer en mettant 5 à 6 points sur les images brutes et ont mesuré la zone de perte des GM en utilisant le logiciel d’application de détecteur de GM semi-automatisé nouvellement développé et ce en moins de 1 minute. Les mesures semi-automatisées ont été répétées 3 fois à des jours différents, et les résultats ont été évalués en utilisant le t-test sur échantillon apparié, le Bland – Altman et l’analyse de l’angle kappa κ.

Résultats :
La zone de perte moyenne des glandes de meibomius était de 37,24% avec l’analyse manuelle et de 40,09%, 37,89% et 40,08% lors des première, deuxième et troisième analyse semi-automatisée (P <0,05). Les scores d’analyse manuelle ont montré une corrélation remarquable avec l’analyse semi-automatisée effectuée par 2 opérateurs (r = 0,950 et r = 0,959, respectivement) (P <0,001). Selon l’analyse de Bland – Altman, les limites de concordance de 95% entre l’analyse manuelle et l’analyse semi-automatisée par l’opérateur I étaient comprises entre −10,69% et 5% [coefficient de corrélation de concordance (CCC) = 0,912] et entre 9,97% et 4,3 % (CCC = 0,923) pour l’opérateur II. La limite de la concordance inter-opérateurs dans l’analyse semi-automatisée se situait entre 4,89% et 4,92% (CCC = 0,973). Il y avait une bonne concordance entre les résultats des analyses manuelles et semi-automatisées (κ 0,76–0,84) et une très bonne concordance entre les opérateurs avec un logiciel semi-automatisé (κ 0,91) (P <0,001).

Conclusions :
Pour l’analyse manuelle des images des glandes de meibomius, une centaine de points doivent être placés autour de « grappes de raisins » formées par les glandes pour déterminer la limite de celles-ci, ce qui rend le processus trop long et sujet aux erreurs. Le logiciel semi-automatisé nouvellement développé est une méthode hautement reproductible, pratique et plus rapide pour analyser des images infrarouges de meibographie avec une excellente corrélation avec l’analyse manuelle.

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