Kyoto University · 의학
우지 아키히토 교수의 연구실은 안과 영상 기술, 특히 옵티컬 코herence 톰그래피 아NG리오그래피(OCTA)를 활용한 망막 혈관망 및 망막 구조의 고해상도 시각화에 중점을 두고 있습니다. 다양한 이미지 처리 기법, 예를 들어 다중 이미지 평균화나 딥러닝 기반 노이즈 제거 기법을 통해 OCTA 영상의 품질을 향상시키고, 망막 질환에서의 병리적 변화를 보다 정밀하게 분석하는 데 기여하고 있습니다. 또한 망막 세포층의 기능적 변화와 염증 반응의 영상적 특징을 규명함으로써, 당뇨병성 망막병증이나 전신성 염증성 질환의 조기 진단 및 치료 평가에 기여하고자 합니다.
표시된 성과는 수집된 데이터 기준으로 산출되며, 일부 차이가 있을 수 있습니다.
Multiple en face averaging can improve visualization of the choriocapillaris on OCTA images, transforming the images from a granular appearance to a level where the intervascular spaces can be resolved in healthy volunteers.
Use of multiple image averaging in OCTA enface images was found to be both objectively and subjectively effective for enhancing image quality. These findings may of value for developing optimal OCTA imaging protocols for future studies.
The particles moving in the capillaries are suggested to be reflections of photoreceptor aggregates that pass through circulating transparent objects such as leukocytes or plasma gaps.
The deep learning denoising method achieved high speed and high quality OCTA imaging. This method may be a viable alternative to the multiple image averaging technique.
Parallelism has the potential to reflect structural changes of the photoreceptor layers in DME.
The swelling of diffuse scleritis occurred within the episclera rather than in the scleral stroma. Since optical coherence tomography visualises the morphology of the episclera and sclera, it can be useful for evaluating inflammation activity and therapeutic effects in diffuse scleritis.
