Rendimiento de la medición del espesor del borde neurorretiniano mediante Cirrus high

Jul 15, 2023

Scientific Reports volumen 13, número de artículo: 12714 (2023) Citar este artículo

1 altmétrica

Detalles de métricas

La medición del borde neurorretiniano (NRR) puede ayudar al diagnóstico de glaucoma. Algunos estudios informaron que la tomografía de coherencia óptica (OCT) de Cirrus tenía errores de segmentación NRR. El estudio actual investigó el éxito de la segmentación de NRR en ojos miopes utilizando el software integrado Cirrus y para determinar la cantidad de adquisiciones necesarias para identificar el adelgazamiento de NRR. Se escaneó el disco óptico del ojo derecho de 87 miopes adultos sanos utilizando Cirrus HD-OCT durante cinco adquisiciones sucesivas. Un examinador enmascarado evaluó 36 imágenes de líneas radiales de cada exploración para detectar errores de segmentación utilizando el software incorporado en la apertura de la membrana de Bruch (BMO) y/o la membrana limitante interna (ILM). A los participantes con tres adquisiciones NRR precisas se les determinó el espesor promedio de NRR. Este resultado se comparó con el promedio de las dos adquisiciones y la primera adquisición. Entre 435 exploraciones OCT del disco óptico (87 ojos × 5 adquisiciones), 129 (29,7%) exploraciones tuvieron errores de segmentación que ocurrieron principalmente en la ILM. Los meridianos inferior-temporal y superior tuvieron ligeramente más errores de segmentación que otros meridianos, independientemente de la longitud axial, la cantidad de miopía o la presencia de atrofia peripapilar. Sesenta y cinco ojos (74,7%) tuvieron al menos tres mediciones precisas de NRR. Las tres adquisiciones tuvieron alta confiabilidad en el espesor del NRR en los cuatro cuadrantes (coeficiente de correlación intraclase > 0,990, coeficiente de variación < 3,9%). La diferencia de NRR entre la primera adquisición y el promedio de tres adquisiciones fue pequeña (diferencia media de 2 ± 13 μm, 95 % de límites de concordancia dentro de ± 30 μm) entre los cuatro cuadrantes. Los errores de segmentación en las mediciones de NRR aparecieron independientemente de la longitud axial, la cantidad de miopía o la presencia de atrofia peripapilar. Las líneas de segmentación de los cirros deben inspeccionarse manualmente al medir el espesor del NRR.

El espesor de la capa de fibras nerviosas de la retina (RNFL) y el análisis de las células ganglionares son parámetros clave que se utilizan para ayudar en el diagnóstico y seguimiento del glaucoma. La tomografía de coherencia óptica (OCT) de alta definición (HD) Cirrus (Carl Zeiss Meditec AG, Dublin, CA) es una OCT de dominio espectral que proporciona ambas medidas junto con el grosor del borde neurorretiniano (NRR). El espesor NRR se define como la distancia más corta entre la apertura de la membrana de Bruch (BMO) y la membrana limitante interna (ILM). El algoritmo Cirrus HD-OCT detecta automáticamente los márgenes de BMO e ILM y presenta los datos como espesor y área NRR1,2. Hwang y Kim3 y Kim y Park4 informaron que el espesor NRR de Cirrus HD-OCT tenía una capacidad de diagnóstico de glaucoma precisa. Tai et al.5 sugirieron que el espesor de la NRR es un mejor parámetro que la RNFL y el espesor de la capa de células ganglionares para la detección del glaucoma.

Aunque el margen del disco puede identificarse mediante fundoscopia, se debe utilizar BMO para medir el espesor del NRR6. A diferencia de la medición del espesor NRR utilizando otras máquinas OCT, Spectralis (Heidelberg Engineering, GmbH, Alemania), por ejemplo, el BMO y el ILM determinados por Cirrus HD-OCT no se pueden ajustar manualmente. Debido a que la medición del espesor NRR en Cirrus HD-OCT depende únicamente del BMO y el ILM identificados automáticamente, la precisión y coherencia en la detección de estas dos ubicaciones son importantes. En personas sanas, los ojos miopes pueden provocar inconsistencias en la detección de la ubicación de BMO, lo que lleva a mediciones de NRR inexactas y poco confiables7. Los errores son más comunes en ojos con atrofia peripapilar (APP)7,8.

Debido a la falta de ajuste manual de las ubicaciones de BMO y ILM, la medición del espesor NRR incorporada en Cirrus HD-OCT no se ha utilizado bien clínicamente3,4,5,7,8. Para optimizar la aplicación clínica del espesor NRR, la repetibilidad de las mediciones NRR requiere más investigación. Este estudio tuvo como objetivo investigar la frecuencia de errores en la identificación de BMO e ILM; y factores asociados con errores de medición. Este estudio evaluó además si tomar un promedio de múltiples adquisiciones de NRR sería mejor que tomar una sola medición para determinar la diferencia en el espesor de NRR.

Se reclutaron miopes sanos de ≥ 18 años. Los criterios de inclusión fueron (1) medios oculares claros, (2) error refractivo esférico entre − 0,50 D y − 10,00 D, y astigmatismo no superior a − 3,00 D, (3) agudeza visual mejor corregida de al menos 0,10 logMAR, ( 4) presión intraocular dentro de 21 mmHg, (5) disco óptico normal en el fondo de ojo (sin hemorragias discales, muescas, adelgazamiento del borde neurorretiniano, palidez o asimetría de la relación copa-disco > 0,2 entre dos ojos) y (6) ninguna familia Historia de glaucoma. Se excluyeron los participantes con anomalías oculares. El estudio se adhirió a los principios de la Declaración de Helsinki y fue aprobado por la Junta de Revisión Institucional de la Universidad Politécnica de Hong Kong. Se obtuvo el consentimiento informado por escrito de todos los participantes antes de la recopilación de datos.

A cada participante se le realizaron imágenes del disco óptico utilizando el cubo de disco óptico de 200 × 200 del Cirrus HD-OCT 5000. Tiene una velocidad de escaneo de 27 000 A-scan/B-scan. El seguimiento y la fijación del movimiento se controlaron mediante un sistema de seguimiento de retina FastTrac™ incorporado. Las exploraciones se repitieron hasta que la intensidad mínima de la señal alcanzó 7. Se adquirieron cinco exploraciones sucesivas sin utilizar un agente midriático. Se proporcionó un descanso de un minuto entre exploraciones sucesivas. Los perfiles de espesor NRR se guardaron y exportaron para su posterior análisis.

Se tomaron medidas en ambos ojos y sólo se analizaron los datos del ojo derecho. Un examinador experimentado que desconocía los detalles de los participantes evaluó la calidad de cada adquisición de Optic Disc Cube, que incluyó 36 escaneos radiales centrados en el disco. La evaluación se centró en los errores de segmentación, si los hubiera, en el NRR. Esto incluía la identificación de BMO e ILM. Cuando el BMO y/o el ILM marcados por el software incorporado no estaban en sus ubicaciones adecuadas en las imágenes OCT con código de color, se declaró un error de segmentación. Se determinó la frecuencia de los errores de segmentación de cinco exploraciones sucesivas y se identificaron los factores que podrían estar asociados con los errores de segmentación. Se utilizaron ocho meridianos para clasificar las ubicaciones de los errores de segmentación: superior, nasal superior, nasal, nasal inferior, inferior, temporal inferior, temporal y temporal superior. Se aplicó una prueba de proporción de muestra para determinar si los errores de segmentación parecían ser más frecuentes en ciertos meridianos que en otros.

Los ojos se clasificaron en dos grupos, con errores de segmento o sin errores en las adquisiciones de OCT. Los dos grupos se compararon en términos de edad, distribución de género, refracción esférica equivalente, longitud axial y presencia de APP. Para las variables cuantitativas continuas (edad, refracción esférica equivalente y longitud axial), se utilizó la prueba U de Mann-Whitney o la prueba t no pareada después de comprobar la normalidad de los datos mediante la prueba de Kolmogorov-Smirnov. Se utilizó chi-cuadrado para variables categóricas (edad y presencia de APP).

Se asumió que el promedio de tres adquisiciones de Optic Disc Cube sin errores proporcionaba la estimación más precisa del espesor NRR. El espesor NRR en el BMO se dividió en 180 puntos de medición separados por 2°. Además del espesor general del NRR alrededor del disco óptico, se agruparon 180 puntos de medición en temporal (0 a 22 puntos), superior (23 a 67), nasal (69 a 112), inferior (113 a 157) y de regreso al temporal. (158-179). Las diferencias en el espesor de NRR entre las tres adquisiciones se estudiaron utilizando coeficientes de correlación intraclase con un modelo mixto de dos vías (ICC). Se calculó la desviación estándar (Sw) intrasujeto. El coeficiente de repetibilidad del NRR de las tres mediciones fue de 2,77 × Sw. También se calculó el coeficiente de variación (CoV) del espesor NRR, que es la relación entre la desviación estándar y la media, a partir de tres mediciones. Se comparó la concordancia entre el promedio de tres adquisiciones de OCT y la primera adquisición, y se comparó con el promedio de dos mediciones de OCT utilizando los límites de concordancia (LoA) del 95 %. También se calcularon los intervalos de confianza para el LoA9. Todos los análisis estadísticos se realizaron utilizando el paquete estadístico SPSS versión 26.0 (IBM Corp., EE. UU.).

Se escanearon los discos ópticos de 87 participantes (Tabla 1). Sólo se analizó el ojo derecho porque el error refractivo y la longitud axial de los dos ojos estaban altamente correlacionados.

Hubo 435 exploraciones OCT (87 ojos × cinco adquisiciones) y 15.660 imágenes de líneas OCT (36 líneas radiales por exploración). Se produjeron errores de segmentación en 2191 imágenes de líneas (14,0%) al generar el NRR, que involucró 129 escaneos (29,7%). La Figura 1 muestra un gráfico de frecuencia sobre errores de segmentación para 36 líneas radiales.

Frecuencia de tener errores de segmentación en cada exploración OCT.

En 44 exploraciones, las 36 líneas radiales mostraron errores de segmentación. Casi todos los errores aparecieron en el ILM (125 escaneos), un escaneo tuvo errores en el BMO y tres escaneos tuvieron errores tanto en el ILM como en el BMO. La Figura 2 muestra un ejemplo de error de segmentación en la MLI de un ojo.

Caso representativo que muestra error de segmentación. (A) Error de segmentación en ILM a lo largo del meridiano de 30° en la 1.ª adquisición. (B) El error ILM no ocurrió en la segunda adquisición. BMO se indica con la flecha azul, ILM se indica con la flecha naranja. El espesor neurorretiniano se mide entre los puntos negro y rojo.

La frecuencia de errores de segmentación en ocho meridianos se muestra en la Tabla 2. Sólo el meridiano superior tuvo ligeramente más errores de segmentación que los otros meridianos (prueba de proporción de una muestra, p = 0,049).

Cuarenta y dos ojos (48,3%) no mostraron errores en las cinco adquisiciones. Entre 45 ojos con errores de segmentación, 17 ojos tuvieron errores en una adquisición, seis ojos tuvieron errores en dos adquisiciones, tres ojos tuvieron errores en tres adquisiciones, tres ojos tuvieron errores en cuatro adquisiciones y 16 ojos no pudieron obtener una exploración sin errores. en las cinco adquisiciones. Al comparar 42 ojos con segmentación NRR sin errores con 45 ojos con errores de segmentación, los dos grupos tenían edad similar (mediana 22 vs 21 años, prueba U de Mann-Whitney, p = 0,351), distribución de género (masculino/femenino = 20/22 vs 23/22, Chi-cuadrado, p = 0,745), presencia de PPA (presencia/ausencia = 31/11 vs 33/12, Chi-cuadrado, p = 0,960), refracción esférica equivalente (media − 4,57D vs − 4,74 D, prueba t no pareada, p = 0,716) y longitud axial (media 25,50 mm frente a 25,42 mm, prueba t no pareada, p = 0,728).

Sesenta y cinco ojos (74,7%) tuvieron al menos tres adquisiciones de cubos del disco óptico sin errores. La confiabilidad de las tres primeras adquisiciones de cubos de disco óptico sin errores se muestra en la Tabla 3. Mostró una confiabilidad excelente con un ICC de > 0,99. El coeficiente de repetibilidad varió de 27,7 a 44,5 μm en diferentes cuadrantes. El CoV fue inferior al 4%.

La Figura 3 muestra la diferencia media y la concordancia de NRR comparando diferentes condiciones promedio del espesor general de NRR y en los cuatro cuadrantes. Promediar dos adquisiciones proporcionó una mejor concordancia con el promedio de tres adquisiciones que utilizar la primera adquisición, lo cual es concebible. Las concordancias utilizando solo la primera adquisición estuvieron dentro de ± 30 μm en diferentes cuadrantes.

Diferencia de medias y concordancia del grosor del borde neurorretiniano (NRR) utilizando diferentes números de adquisiciones de NRR en los cuatro cuadrantes y el NRR general. Los límites superiores de concordancia (LoA) en comparación con la primera lectura para los cuadrantes general, superior, inferior, nasal y temporal fueron 13,4 μm, 28,2 μm, 22,6 μm, 25,3 μm y 19,1 μm, respectivamente; los LoA más bajos fueron − 11,7 μm, − 23,8 μm, − 23,7 μm, − 23,1 μm y − 17,3 μm, respectivamente. El LoA superior en comparación con el promedio de dos lecturas para los cuadrantes General, Superior, Inferior, Nasal y Temporal fue de 6,8 μm, 12,7 μm, 12,8 μm, 10,5 μm y 7,6 μm, respectivamente; los LoA más bajos fueron − 7,1 μm, − 11,9 μm, − 13,8 μm, − 11,3 μm y − 8,2 μm, respectivamente. Las barras de error representan los intervalos de confianza exactos del 95 % para la LoA superior e inferior.

El espesor general del NRR y el de los cuatro cuadrantes de 65 ojos usando el promedio de tres adquisiciones se muestran en la Tabla 4. Sólo 14 ojos (22%) siguieron la regla inferior ≥ superior ≥ nasal ≥ temporal (ISNT), pero 46 ojos (71 %) siguiendo la regla inferior > superior > temporal (IST).

El espesor del borde neurorretiniano puede proporcionar mejor información que la RNFL para ayudar al diagnóstico de glaucoma3. Kim y Park4 descubrieron que la NRR podría reducir los resultados falsos positivos indicados por la RNFL. La NRR también tiene una buena utilidad diagnóstica en el glaucoma preperimétrico5. La medición precisa del espesor NRR depende de la correcta identificación del BMO y del ILM. El estudio actual encontró una gran cantidad (casi el 30%) de errores de segmentación del algoritmo Cirrus que afectaron principalmente a la identificación de ILM. La razón de esto fue la presencia de flotadores vítreos o tejidos gliales en el disco óptico.

Hwang et al.10 informaron que los errores de detección del disco ocurren principalmente en los cuadrantes superior y temporal. Los errores de segmentación aparecen predominantemente en ojos muy miopes con APP7,10. La mayoría de nuestros participantes tenían APP, pero la presencia de errores de segmentación no se asoció con la presencia de APP. Tampoco encontramos ningún efecto significativo del género, la cantidad de miopía y la longitud axial sobre los errores de segmentación. Hwang et al.7 informaron además que el algoritmo Cirrus identificó erróneamente el lecho escleral como el BMO, especialmente cuando el lecho escleral tenía cambios de contorno inclinados o escalonados. También nos preocupa cuando aparecen más errores en las regiones temporales superior e inferior, que son los sitios primarios de daño glaucomatoso del borde neurorretiniano11.

Aunque el espesor de la RNFL se utiliza comúnmente para el diagnóstico y seguimiento del glaucoma, el espesor del borde neurorretiniano puede ser más útil en determinadas circunstancias. Por ejemplo, la membrana epirretiniana en la región peripapilar podría afectar la medición de la RNFL12. Los ojos con miopía13 o disco inclinado14 demuestran más resultados falsos positivos cuando se utiliza RNFL que cuando se utiliza un espesor mínimo del borde neurorretiniano. En el glaucoma de tensión normal temprano, la tasa de adelgazamiento del borde neurorretiniano también fue más rápida que la RNFL15. La relación estructura-función fue más fuerte con un espesor mínimo del borde neurorretiniano que con el espesor de la CFNR16. La mayoría de las máquinas OCT proporcionaron el área del borde neurorretiniano y el grosor. El área del borde podría ser mejor que el grosor del borde en ojos con diferentes tamaños de disco óptico debido a la influencia del tamaño del disco en el grosor del borde17.

Spectralis OCT (Heidelberg Engineering, GmbH, Alemania) es otra máquina que proporciona el espesor del borde neurorretiniano. Representa el espesor mínimo de la llanta; por lo tanto, se denomina ancho mínimo de borde de apertura de membrana de Bruch (BMO-MRW). El espesor del borde neurorretiniano generado por el algoritmo Cirrus puede no representar el borde más delgado medido desde el BMO16. Entre 129 exploraciones con errores de segmentación, 126 exhibieron un grosor del borde neurorretiniano que excedía el percentil 5 de la base de datos normativa incorporada (con un código verde). Tres exploraciones tenían un grosor del borde con un código amarillo (en el límite o <5% de desviación de la base de datos normativa). Dado que la preponderancia de los errores de segmentación se produjo en el ILM, el espesor del borde podría sobreestimarse, lo que daría lugar a falsos negativos. Debido a artefactos en las imágenes de OCT, estudios previos encontraron que las métricas de OCT podrían interpretarse erróneamente como anormalmente delgadas, es decir, falsos positivos o llamadas "enfermedad roja"18. Kim y Park4 encontraron que la enfermedad roja era más prevalente cuando se utilizaba RNFL, mientras que el espesor del borde neurorretiniano proporcionaba un diagnóstico más preciso de glaucoma. Un inconveniente del algoritmo Cirrus es que los dos puntos de referencia (BMO e ILM) no se pueden ajustar manualmente, como lo permite Spectralis OCT. Es difícil corroborar si el espesor de la llanta encontrado en el estudio actual estaba dentro de la base de datos normativa. Para evaluar la probabilidad de errores de segmentación en pacientes con glaucoma al medir el espesor del borde neurorretiniano, las investigaciones futuras deberían incluir a los pacientes con glaucoma. Debido al error de segmentación en el ILM, los falsos negativos o la "enfermedad verde" plantean la mayor preocupación19. El estudio actual excluyó 22 ojos porque menos de tres adquisiciones estuvieron libres de errores de segmentación, dejando 65 ojos para el análisis. Aunque el ajuste manual del BMO es factible en la OCT Spectralis, Zheng et al.20 encontraron que los ojos muy miopes comúnmente tienen un BMO indiscernible en los meridianos temporal, temporal superior e inferior. Esto puede comprometer el valor diagnóstico del espesor del borde neurorretiniano.

La fiabilidad de las tres mediciones sucesivas de NRR fue excelente, con un CCI superior a 0,99. La repetibilidad intrasesión fue muy buena, con un CoV < 4% (Tabla 3). ¿Se requieren tres mediciones para calcular un promedio, o son adecuadas dos mediciones, o incluso una sola medición? Esto depende del propósito de la medición NRR. Hwang y Kim compararon la NRR de participantes con glaucoma y sanos utilizando el Cirrus HD-OCT3,21. La diferencia más pequeña en la NRR entre el glaucoma leve y el control se produjo en la novena hora del reloj o sector temporal (73 μm) y la mayor en la sexta hora del reloj o sector inferior (177 μm)3. Cuando la NRR se agrupó en cuatro cuadrantes, la diferencia en la NRR fue la más pequeña en el cuadrante temporal (81 μm) y la mayor en el cuadrante inferior (159 μm)21. El glaucoma moderado a avanzado tuvo una NRR aún más delgada. Kim y Park4 informaron hallazgos similares al comparar pacientes con glaucoma miope con participantes sanos. La NRR en el cuadrante temporal tuvo una diferencia de 70 μm y 157 μm en el cuadrante inferior. Tai et al.5 compararon la NRR de pacientes con glaucoma preperimétrico con la de participantes sanos. El sector temporal o de la novena hora del reloj tuvo la diferencia más pequeña de 50 μm, mientras que la diferencia en la sexta hora del reloj o el sector inferior fue de 111 μm. También identificaron el mejor valor diagnóstico en el espesor del NRR en el cuadrante inferior. La Figura 2 muestra una concordancia de ± 15 μm entre el promedio de dos mediciones de NRR y el estándar de referencia (promedio de tres mediciones de NRR sin errores con una intensidad de señal de al menos 7). Se demostró que una sola medición de NRR aún podría proporcionar una concordancia aceptable (dentro de ± 30 μm) en comparación con el estándar. Por lo tanto, una sola medición de NRR puede ser lo suficientemente sensible como para detectar el adelgazamiento de NRR si se utiliza NRR para la evaluación del glaucoma. Dependiendo de la aplicación de NRR, se pueden utilizar varios métodos de promediación.

Este estudio también comparó los espesores de NRR en los cuatro cuadrantes. Sólo el 22% de los ojos tenían un grosor del borde inferior ≥ superior ≥ nasal ≥ temporal (regla ISNT). Sin embargo, más del 70% de los ojos siguieron el borde temporal inferior > superior > (patrón IST) después de excluir el cuadrante nasal. Esto es similar al estudio de Hwang y Kim21, quienes también utilizaron Cirrus HD-OCT. Poon et al.22 evaluaron el espesor del borde utilizando imágenes en color del fondo de ojo. Sólo el 37% de los ojos siguieron la regla ISNT, pero el 71% siguió el patrón IST. El engrosamiento inusual de la NRR podría deberse a la inclusión de troncos vasculares incrustados dentro del tejido del borde. Park et al.23 utilizaron Spectralis OCT y encontraron que el 32,5% de los sujetos seguían la regla ISNT utilizando BMO-MRW. Esto resalta la importancia de corregir manualmente ILM y BMO. Qiu et al.24 utilizaron oftalmoscopia láser de barrido confocal para medir el área del borde. Encontraron ojos con miopía moderada a alta que seguían los patrones ISNT (62 % a 64 %) o IST (65 % a 66 %).

Morgan et al.superior>nasal>temporal neuroretinal rim area rule for diagnosing glaucomatous optic disc damage. Ophthalmology 119, 723–730. https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2011.10.004 (2012)." href="/articles/s41598-023-39701-6#ref-CR25" id="ref-link-section-d246834684e1399"> 25 utilizaron fotografías estereoscópicas del disco óptico y concluyeron que la regla ISNT tenía una utilidad limitada en el diagnóstico del glaucoma de ángulo abierto. Dado que se examinaron pocos pacientes blancos con glaucoma, admitieron que sus resultados podrían no haber sido aplicables a otros grupos étnicos. Recientemente, Iwase et al.26 completaron un estudio poblacional en pacientes japoneses utilizando fotografías estereoscópicas del disco óptico. Descubrieron que menos del 7% de los ojos normales seguían la regla ISNT, mientras que el 70% presentaban el patrón IST. El patrón IST también mostró el índice de probabilidad positivo más alto para la detección de glaucoma.

Hubo varias limitaciones para el estudio actual. Un examinador experimentado evaluó las imágenes OCT con código de color para determinar subjetivamente los errores de segmentación. No se pudo determinar cuantitativamente, como una desviación mayor que una cierta cantidad de micras de la supuesta ubicación exacta. Los participantes tenían un rango de edad estrecho (18 a 30 años). Sin embargo, si las moscas volantes vítreas son la causa principal de los errores de segmentación, los miopes axiales jóvenes tienen más probabilidades de tener moscas volantes vítreas27. Este estudio estuvo limitado por el uso de una sola máquina OCT. Idealmente, los mismos participantes deberían haberse sometido a mediciones de espesor NRR utilizando diferentes máquinas OCT con corrección manual de BMO e ILM. Además, todos los participantes eran personas sanas. Los estudios futuros deberían incluir pacientes con glaucoma miope. Este estudio supuso que la estimación más precisa del espesor NRR resultaría de promediar tres adquisiciones de Optic Disc Cube que estuvieran libres de errores. Aunque un resultado promedio de múltiples adquisiciones debería ser más preciso, puede no ser clínicamente practicable debido a limitaciones de tiempo o fatiga del paciente. Varios estudios indican que agregar tres mediciones puede proporcionar una referencia confiable para mediciones como la densidad de perfusión y la densidad de los vasos28. El promedio de tres mediciones parece adecuado para detectar la diferencia más pequeña en el flujo sanguíneo ocular pulsátil entre pacientes con glaucoma y sanos29.

En conclusión, pueden ocurrir errores de segmentación en la medición de la NRR independientemente de la longitud axial, la cantidad de miopía o la presencia de atrofia peripapilar cuando se utiliza Cirrus HD-OCT. Para obtener una medición NRR precisa, una buena adquisición podría ser suficiente, siempre que la adquisición esté libre de errores de segmentación.

Los conjuntos de datos utilizados y/o analizados durante el estudio actual están disponibles del autor correspondiente previa solicitud razonable.

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Los autores desean agradecer a la Escuela de Optometría por apoyar a YK Sung a través de una beca de investigación de verano y el apoyo de la iniciativa InnoHK y el Gobierno de la Región Administrativa Especial de Hong Kong para este estudio. Edición proporcionada edición en inglés.

Escuela de Optometría, Universidad Politécnica de Hong Kong, Kowloon, RAE de Hong Kong, China

Andrew KC Lam, HC Lai, YK Sung, WH Lam y CM Tiu

Escuela de Optometría, Centro de Investigación de la Miopía, Universidad Politécnica de Hong Kong, Kowloon, RAE de Hong Kong, China

Andrew KC Lam

Centro de Investigación sobre el Ojo y la Visión (CEVR), 17W Parque Científico de Hong Kong, Shatin, RAE de Hong Kong, China

Andrew KC Lam

Centro de investigación de SHARP Vision (RCSV), Universidad Politécnica de Hong Kong, Kowloon, RAE de Hong Kong, China

Andrew KC Lam

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AKCL, HCL, WHL y CMT diseñaron el estudio clínico. YKS, HCL, WHL y CMT realizaron la recopilación de datos. Datos analizados por AKCL, YKS, HCL, WHL y CMT. AKCL escribió el manuscrito. AKCL, HCL, WHL y CMT revisaron el manuscrito.

Correspondencia a Andrew KC Lam.

Los autores declaran no tener conflictos de intereses.

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Reimpresiones y permisos

Lam, AKC, Lai, HC, Sung, YK et al. Realización de la medición del espesor del borde neurorretiniano mediante tomografía de coherencia óptica de alta definición Cirrus en ojos miopes. Informe científico 13, 12714 (2023). https://doi.org/10.1038/s41598-023-39701-6

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Recibido: 06 de enero de 2023

Aceptado: 29 de julio de 2023

Publicado: 05 de agosto de 2023

DOI: https://doi.org/10.1038/s41598-023-39701-6

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