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Ziel: Untersuchung der Zuverlässigkeit der OCT-Segmentierung bei Glaukompatienten und gesunden Probanden mit und ohne hohe Myopie.

Methoden: Eingeschlossen wurden Glaukompatienten und gesunde Probanden. Gesunde Augen und Glaukomaugen wurden anhand der Achsenlänge (AL) in folgende Gruppen unterteilt: Keine hohe Myopie (AL < 26 mm) und hohe Myopie (AL ≥ 26 mm). Es wurden 24 radiale OCT B-Scans des Sehnervenkopfes (ONH) ausgewertet, um die Bruch’sche Membranöffnung (BMO) automatisch zu detektieren. Alle radialen Scans wurden von einem geschulten Untersucher überprüft und die BMO-Markierung bei Bedarf manuell korrigiert. Die BMO wurde als automatisch korrekt detektiert, manuell korrigiert oder nicht eindeutig identifizierbar klassifiziert. Darüber hinaus wurde untersucht, welche Parameter mit einer höheren Rate nicht eindeutig identifizierbarer BMO assoziiert waren. Zum Vergleich der Augencharakteristika zwischen den Gruppen wurden lineare und logistische Generalized Estimating Equations (GEE) verwendet.

Ergebnisse: Insgesamt wurden 152 gesunde Augen von 80 Probanden sowie 360 Glaukomaugen von 236 Patienten eingeschlossen. In der gesunden beziehungsweise der Glaukomgruppe waren 41 (20,6%) beziehungsweise 45 Augen (18,8%) hochmyop. Bei gesunden Augen mit beziehungsweise ohne hohe Myopie waren 9,7% beziehungsweise 1,6% der BMOs nicht eindeutig identifizierbar, 27,5% beziehungsweise 10,4% mussten manuell korrigiert werden und 59,8% beziehungsweise 86,8% wurden automatisch korrekt segmentiert (p = 0,03). Bei Glaukomaugen mit beziehungsweise ohne hohe Myopie waren 6,9% beziehungsweise 2,8% der BMOs nicht eindeutig identifizierbar, 44,3% beziehungsweise 36,4% mussten manuell korrigiert werden und 48,5% beziehungsweise 58,2% wurden automatisch korrekt segmentiert (p = 0,33). Der Anteil hochmyoper Augen war bei Augen mit nicht eindeutig identifizierbarer BMO signifikant höher (39,2%) als bei Augen mit manuell korrigierter (16,5%) beziehungsweise automatisch korrekt detektierter BMO (10,4%; p = 0,05). Ein erhöhter BMO-Verkippungswinkel war bei manuell korrigierten und nicht eindeutig identifizierbaren BMOs signifikant höher (p = 0,03). Zudem waren OCT-Scans bei Augen mit nicht eindeutig identifizierbarer BMO häufiger dezentriert (p < 0,01).

Schlussfolgerung: Die Rate fehlerhafter OCT-Segmentierungen war bei hochmyopen Augen signifikant erhöht. Dies kann den diagnostischen Wert der BMO-MRW sowie allgemein die Aussagekraft der OCT bei der Glaukombeurteilung hochmyoper Augen beeinträchtigen.