Le marché des équipements d\'angiographie par tomographie par cohérence optique au Moyen-Orient et en Afrique devrait atteindre 15,47 millions de dollars américains d\'ici 2028, contre 10,72 millions de dollars américains en 2021 ; on estime qu\'il connaîtra une croissance à un TCAC de 5,4 % de 2021 à 2028.

La croissance du marché est due à la prévalence croissante des troubles liés à la vue. et l’utilisation croissante de l’intelligence artificielle dans l’angiographie par tomographie par cohérence optique. Cependant, le manque de professionnels qualifiés et les défis systémiques devraient restreindre la croissance du marché au cours de la période de prévision.

La prévalence croissante des troubles oculaires a encouragé les acteurs du marché des équipements d\'angiographie à adopter des technologies avancées telles que l\'intelligence artificielle (IA), l\'apprentissage automatique (ML) et l\'apprentissage profond (DL) pour le développement de dispositifs d\'imagerie OCT avancés. L\'intégration de ML et DL à l\'angiographie OCT donne un aperçu de nouveaux signaux pathologiques qui pourraient bénéficier à la gestion clinique des maladies de la rétine. Les techniques DL sont de plus en plus utilisées pour analyser les images médicales. Sur la base de l\'application cible, des modèles prometteurs basés sur l\'IA développés pour l\'ophtalmologie ont incorporé divers types d\'imagerie, qui aident à prédire la rétinopathie diabétique, le diagnostic du glaucome et la dégénérescence maculaire liée à l\'âge. Des études suggèrent que l\'analyse basée sur DL des images d\'angiographie OCT obtenues en préopératoire peut aider à créer des systèmes de soutien décisifs prometteurs. De plus, l’évaluation basée sur les images d’angiographie OCT par les algorithmes DL permet une détection efficace des maladies, une prédiction du pronostic et un contrôle de la qualité des images. En conséquence, l’intégration de la technologie DL pourrait potentiellement améliorer la précision de l’évaluation de la maladie et l’efficacité du flux de travail clinique, tout en facilitant le diagnostic précoce de la RD. Les modèles basés sur DL sont formés avec différents types d’entrées provenant d’images d’angiographie OCT et OCT conventionnelles. Les progrès en matière de DL ont également amélioré l\'analyse d\'images d\'angiographie OCT de pointe, y compris la segmentation des couches rétiniennes et de la zone avasculaire, ainsi que l\'évaluation de la qualité de l\'image. De plus, le contrôle de la qualité des images est essentiel pour une évaluation précise de la maladie sur les images d\'angiographie OCT.

En 2019, Kauer et al. a proposé un réseau d\'évaluation automatique de la qualité basé sur le réseau neuronal informatique (CNN) pour évaluer la qualité des analyses OCTA, et le modèle basé sur DL a atteint une précision de 99,5 % pour classer l\'image comme bonne, mauvaise, supérieure et faible qualité. Les méthodes DL ont été utilisées dans de nombreuses applications cliniques de tâches de classification, telles que la classification DR et la classification AMD. Pour la classification DMLA, Thakoor et al. a présenté une étude intéressante en 2021 utilisant un CNN 3D sur mesure et une pile d\'images 2D de couches rétiniennes d\'intérêt en entrée. En utilisant une méthode de classification à deux classes (NV-AMD vs sain), la précision de la classification s\'est avérée assez élevée (93,4 %).

La machine à vecteurs de support (SVM) est la méthode d\'apprentissage automatique la plus courante trouvée pour la classification d\'images d\'angiographie OCT. Il est utilisé pour la détection d\'une seule maladie, telle que la RD et le glaucome, et également pour la stadification de la RD. Les autres classificateurs comprenaient des réseaux de neurones (NN) et un arbre d\'amplification de gradient, c\'est-à-dire XGBoost. Les méthodes de classification ML ont été utilisées dans toutes les applications cliniques, y compris la classification et la stadification de la DR, la classification du glaucome, la classification de la DMLA et la classification de la rétinopathie drépanocytaire (SCR). Pour la classification AMD, en 2018, Alfahaid et al. utilisé une caractéristique de texture de motif binaire local uniforme, invariante en rotation, calculée sur 184 images couplée à un classificateur KNN pour obtenir une précision maximale de 100 % en tenant compte de la couche choriocapillaire et une précision de 89 % pour toutes les couches. En 2021, Abdelsalam et al. a présenté les résultats les plus prometteurs pour la classification DR utilisant le calcul de paramètres multifractaux avec un classificateur SVM qui a montré une précision de 98,5 %.

Ainsi, l\'IA mise en évidence peut potentiellement aider à interpréter les cas difficiles et à garantir la plus grande précision de diagnostic possible. En outre, l\'utilisation combinée de l\'angiographie IA et OCT améliorera considérablement le diagnostic précoce des modifications diabétiques des troubles rétiniens.

 Revenus et prévisions du marché des équipements d\'angiographie par tomographie par cohérence optique au Moyen-Orient et en Afrique jusqu\'en 2028 (en millions de dollars américains)

SEGMENTATION DU MARCHÉ DES ÉQUIPEMENTS D\'ANGIOGRAPHIE DE TOMOGRAPHIE PAR COHÉRENCE OPTIQUE AU MOYEN-ORIENT ET EN AFRIQUE

Le marché des équipements d\'angiographie par tomographie par cohérence optique au Moyen-Orient et en Afrique, en fonction du type , a été divisé en type portable et type de table. Le marché des équipements d’angiographie par tomographie par cohérence optique au Moyen-Orient et en Afrique, en fonction de l’utilisateur final, est segmenté en hôpitaux, cliniques et autres. Géographiquement, le marché des équipements d\'angiographie par tomographie par cohérence optique au Moyen-Orient et en Afrique est divisé entre les Émirats arabes unis, l\'Arabie saoudite, l\'Afrique saoudienne et le reste du Moyen-Orient et de l\'Afrique.

Carl Zeiss AG, Canon Inc., Michelson Diagnostics Ltd., Alcon Inc. et Topcon Corporation comptent parmi les principales sociétés opérant dans le

Middle East and Africa Optical Coherence Tomography Angiography Equipment Strategic Insights

Strategic insights for Middle East and Africa Optical Coherence Tomography Angiography Equipment involve closely monitoring industry trends, consumer behaviours, and competitor actions to identify opportunities for growth. By leveraging data analytics, businesses can anticipate market shifts and make informed decisions that align with evolving customer needs. Understanding these dynamics helps companies adjust their strategies proactively, enhance customer engagement, and strengthen their competitive edge. Building strong relationships with stakeholders and staying agile in response to changes ensures long-term success in any market.

Middle East and Africa Optical Coherence Tomography Angiography Equipment Report Scope

Middle East and Africa Optical Coherence Tomography Angiography Equipment Regional Insights

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