Entropy based texture analysis in anterior scleral OCT imaging

Abstract

Texture analysis has an important role in the detection of healthy and diseased tissue. In this project, entropy is utilized as a measurement tool in Optical Coherence Tomography (OCT) scans of the anterior segment of the eye, providing insights into different regions. OCT is a non-invasive imaging technique that captures two-dimensional cross-sectional images. Among the regions of interest, the healthy sclera holds particular significance due to its relative understudy compared to other regions within the anterior segment. Additionally, the analysis includes the episclera, conjunctiva, and their associated hyporeflective spaces. These spaces are clinically relevant, as they are implicated in diseases like scleritis.This study aims to advance our understanding of the texture characteristics of different regions and quadrants, and their potential correlations with other biomarkers (such as thickness, and area), using the Sample entropy algorithm and 120 manual segmentation of OCT scans (32 patients). The analysis is conducted through statistical tests to establish relationships and patterns (Pearson's correlation test, Shapiro-Wilks test, and Kolmogorov-Smirnov test).The findings of this study show the significance of entropy as a measurement for distinguishing subtle tissue variations. The sclera appears as a region characterized by low entropy, indicating a structured and organized tissue. In the majority of cases, the texture of the sclera remains unaffected by thickness or area alterations.Highlighting the strong correlation (0.64) identified between area and entropy in the conjunctival hyporeflective spaces.However, it is important to highlight that correlations were detected in specific quadrants. In the superior quadrant, age was found to have a correlation with the area. And, a strong relation (-0.64) in the nasal quadrant of the episclera between age and thickness was also found. More research is necessary to support these findings.

A análise da textura desempenha um papel importante na deteção de tecidos saudáveis e doentes. Neste projeto, a entropia é utilizada como ferramenta de medição em imagens de Tomografia de Coerência Ótica (OCT) do segmento anterior do olho, proporcionando mais conhecimentos sobre diferentes regiões. A OCT é uma técnica de imagem não invasiva que captura imagens transversais de duas dimensões.Entre as regiões menciondas, a esclera saudável tem particular relevância devido à falta de estudo quando comparada com outras camadas do segmento anterior. Existe falta de pesquisa focada na esclera. Adicionalmente, a análise abrange a episclera, conjuntiva e seus espaços hiporreflexivos. Estes espaços têm relevancia clínica, pois estão implicados em doenças como esclerite.Este estudo procura aprofundar a compreensão das características de textura de diferentes regiões e quadrantes, bem como potenciais correlações com outros biomarcadores (como a espessura e a área), utilizando o algoritmo entropia amostral e 120 segmentações manuais de imagens de OCT (32 pacientes). A análise é feita com testes estatísticos para estabelecer relações e padrões (teste de correlação de Pearson, teste de Shapiro-Wilks e teste de Kolmogorov-Smirnov).Os resultados deste estudo mostram a entropia como uma boa medida para distinguir pequenas variações nos tecidos. A esclera é caracterizada por uma baixa entropia, o que indica um tecido estruturado e organizado. Na maioria dos casos, a textura da esclera permanece inalterada, sem correlações com a idade, a espessura e a área.Há que destacar a forte correlação (0.61) encontrada entre a área e a entropia nos espaços hiporrefletivos da conjunctiva.No entanto, foram detetadas correlações em quadrantes específicos. No quadrante superior, a idade está relacionada com a área da esclera. E, no quadrante nasal da episclera, a forte correlação (-0,64) entre idade e espessura.Mais estudos são necessários para reforçar estes resultados.