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Vergleich von Diskriminanzanalyse und Entscheidungsbäumen zur Erkennung des frühen Keratokonus
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Veröffentlicht: | 4. März 2014 |
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Fragestellung: Die Darstellung cornealer Formcharakteristika mit Zernike-Polynomen hat sich zur Keratokonus-Diagnose bewährt. Die vorliegende Studie untersucht, ob die Anwendung von Entscheidungsbäumen im Gegensatz zur linearen Diskriminanzanalyse Vorteile bei der Unterscheidung von Augen mit Keratokonus von Normalaugen hat.
Methodik: Von 16 Augen mit subklinischen Keratokonus und 111 gesunden Augen wurden eine Scheimpflug-Tomographie der Hornhaut (Pentacam HR, Oculus) durchgeführt und daraus die Zernike-Koeffizienten (Höhendaten, 1.-8. Ordnung, 6mm Pupillendurchmesser) und Pachymetrische Maßzahlen berechnet. Zur optimalen Unterscheidung wurden lineare Diskriminanzfunktionen und Entscheidungsbäume berechnet.
Ergebnisse: Die Diskriminanzfunktionen aus Zernike-Koeffizienten und Pachymetriedaten erreichten eine Sensitivität von 95-100% und eine Spezifität von 93,6-98,9%. Entscheidungsbäume mit vergleichbaren Eingangsdaten erreichten eine Sensitivität von 62,5-78,3% bei einer Spezifität von 94,3%-95,9%.
Schlussfolgerungen: Entscheidungsbäume waren zur Erkennung von Augen mit subklinischen Keratokonus der linearen Diskriminanzanalyse in dieser Studie nicht überlegen.