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      <Title language="de">Wie gut funktioniert die OCT bei stark kurzsichtigen Augen&#63;</Title>
      <TitleTranslated language="en">How well does OCT perform in high myopic eyes&#63;</TitleTranslated>
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      <AltText language="en">This is an Open Access article distributed under the terms of the Creative Commons Attribution 4.0 License.</AltText>
      <AltText language="de">Dieser Artikel ist ein Open-Access-Artikel und steht unter den Lizenzbedingungen der Creative Commons Attribution 4.0 License (Namensnennung).</AltText>
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        <MeetingSession>Glaukom, Funktionsdiagnostik und Neuro-&#47;Kinderophthalmologie</MeetingSession>
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      <MainHeadline>Text</MainHeadline><Pgraph><Mark1>Ziel:</Mark1> Untersuchung der Zuverl&#228;ssigkeit der OCT-Segmentierung bei Glaukompatienten und gesunden Probanden mit und ohne hohe Myopie.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Methoden:</Mark1> Eingeschlossen wurden Glaukompatienten und gesunde Probanden. Gesunde Augen und Glaukomaugen wurden anhand der Achsenl&#228;nge (AL) in folgende Gruppen unterteilt: Keine hohe Myopie (AL &#60; 26 mm) und hohe Myopie (AL &#8805; 26 mm). Es wurden 24 radiale OCT B-Scans des Sehnervenkopfes (ONH) ausgewertet, um die Bruch&#8217;sche Membran&#246;ffnung (BMO) automatisch zu detektieren. Alle radialen Scans wurden von einem geschulten Untersucher &#252;berpr&#252;ft und die BMO-Markierung bei Bedarf manuell korrigiert. Die BMO wurde als automatisch korrekt detektiert, manuell korrigiert oder nicht eindeutig identifizierbar klassifiziert. Dar&#252;ber hinaus wurde untersucht, welche Parameter mit einer h&#246;heren Rate nicht eindeutig identifizierbarer BMO assoziiert waren. Zum Vergleich der Augencharakteristika zwischen den Gruppen wurden lineare und logistische Generalized Estimating Equations (GEE) verwendet.</Pgraph><Pgraph><Mark1>Ergebnisse:</Mark1> 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&#37;) beziehungsweise 45 Augen (18,8&#37;) hochmyop. Bei gesunden Augen mit beziehungsweise ohne hohe Myopie waren 9,7&#37; beziehungsweise 1,6&#37; der BMOs nicht eindeutig identifizierbar, 27,5&#37; beziehungsweise 10,4&#37; mussten manuell korrigiert werden und 59,8&#37; beziehungsweise 86,8&#37; wurden automatisch korrekt segmentiert (p &#61; 0,03). Bei Glaukomaugen mit beziehungsweise ohne hohe Myopie waren 6,9&#37; beziehungsweise 2,8&#37; der BMOs nicht eindeutig identifizierbar, 44,3&#37; beziehungsweise 36,4&#37; mussten manuell korrigiert werden und 48,5&#37; beziehungsweise 58,2&#37; wurden automatisch korrekt segmentiert (p &#61; 0,33). Der Anteil hochmyoper Augen war bei Augen mit nicht eindeutig identifizierbarer BMO signifikant h&#246;her (39,2&#37;) als bei Augen mit manuell korrigierter (16,5&#37;) beziehungsweise automatisch korrekt detektierter BMO (10,4&#37;; p &#61; 0,05). Ein erh&#246;hter BMO-Verkippungswinkel war bei manuell korrigierten und nicht eindeutig identifizierbaren BMOs signifikant h&#246;her (p &#61; 0,03). Zudem waren OCT-Scans bei Augen mit nicht eindeutig identifizierbarer BMO h&#228;ufiger dezentriert (p &#60; 0,01).</Pgraph><Pgraph><Mark1>Schlussfolgerung:</Mark1> Die Rate fehlerhafter OCT-Segmentierungen war bei hochmyopen Augen signifikant erh&#246;ht. Dies kann den diagnostischen Wert der BMO-MRW sowie allgemein die Aussagekraft der OCT bei der Glaukombeurteilung hochmyoper Augen beeintr&#228;chtigen.</Pgraph></TextBlock>
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