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Hintergrund: Die automatisierte Erkennung von Gefäßen ist eine seit langem etablierte Methode, welche unter anderem zur Beurteilung der Netzhaut eingesetzt werden kann. Die Infrarot-Aufnahmen (IR) der Spectralis-Geräte erschweren diese Gefäßerkennung, da Infrarotbilder ein höheres Rauschen aufweisen. Wir beschreiben eine Methode zur automatisierten Erkennung von Gefäßen in IR-Bilder.

Methoden: 30 Patienten erhielten einen zirkulären Sehnervenscan mittels Spectralis-OCT (Heidelberg Engineering, Heidelberg) und wurden retrospektiv untersucht. Retinale Gefäße wurden auf den Infrarotbildern (IR) automatisiert mittels eines Algorithmus identifiziert. Zur Referenz wurden von zwei unabhängigen Untersuchern die Gefäße in den IR-Bildern nachgezeichnet. Die Übereinstimmung der Ergebnisse wurde statistisch ausgewertet.

Ergebnisse: Der Algorithmus war in der Lage die Gefäße im Schnitt mit einer Sensitivität vom 94% und einer Spezifität von 83% erkennen. Die höchste Genauigkeit ergab sich zentral der Aufnahme.

Schlussfolgerungen: Auf IR-Aufnahmen beim SD-OCT lassen sich Gefäße mit einer hohen Sensitivität und Spezifität erkennen, jedoch sind die Ergebnissen denen der Fundusfotografien unterlegen. Die Ergebnisse könnten durch Trainings-basierte Algorithmen unter Umständen optimiert werden.