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本記事は、OCTの解析指標の一つである「PanoMap解析」について整理した記事です。
PanoMap解析とは、CIRRUS OCTに搭載された統合レポート機能です。
視神経乳頭解析（ONH・RNFL）と黄斑部Ganglion Cell解析（GCA）、さらに黄斑厚解析を一画面にまとめて表示できることが特徴です。
本記事では、CIRRUS OCTのPanoMapレポートに表示される各項目の意味と見方について整理します。
解析指標の全体像については下記のページでまとめています。
OCT解析レポート完全ガイド｜Ganglion・RNFL・OCT-Aを理解する OCTとは？
OCT（Optical Coherence Tomography：光干渉断層計）は、網膜や視神経の構造、さらには網膜血管まで可視化できる画像診断装置です。
眼科では、黄斑疾患や緑内障の診断・モニタリングに広く活用されています。
CIRRUS OCTとは？
CIRRUS OCTは、ZEISS社が提供するOCTの代表機種です。
高精細な網膜構造の描写に加え、視野計（Humphrey Field Analyzer）との親和性も高く、緑内障診療においてスタンダードな解析を実現します。
PanoMapで見る主な項目
CIRRUS OCTのPanoMapでは、主に以下の情報が表示されます。
- LSO眼底画像
- RNFL Deviation Map
- GCA Deviation Map
- GCA Thickness Map
- ONH関連指標
- RNFL Thickness Profile（TSNIT）
- ETDRSグリッドによる黄斑厚解析
それぞれの役割を順番に見ていきます。
PanoMap解析とは？
PanoMap（パノマップ）解析は、視神経乳頭解析（ONH・RNFL）と黄斑部Ganglion Cell解析（GCA）を統合表示するレポートです。
視神経から黄斑部までの構造情報を一画面で確認できるため、それぞれの解析結果を個別に開かなくても全体像を把握できます。
CIRRUS OCTでは片眼ごとに表示されます。
黄斑部・視神経乳頭LSO眼底画像
LSO（Live Scanning Ophthalmoscope）画像は、OCT撮影時の位置確認に用いられる眼底画像です。
PanoMapでは黄斑部と視神経乳頭部が統合表示され、各解析マップとの位置関係を確認できます。
Thickness Mapも重ねて表示されるため、構造変化を視覚的に把握しやすくなっています。
RNFLとGCAのDeviation Map
RNFLとGCAのDeviation Mapは、正常データベースとの比較結果を表示するマップです。
統計学的に正常範囲から外れた領域が色分け表示されるため、構造変化の位置を視覚的に確認できます。
PanoMapでは両者を並べて表示することで、視神経乳頭周囲と黄斑部の変化を比較しやすくなっています。
CIRRUS OCTのONH・RNFL解析とは？カラーマップと偏差マップの見方を解説 
CIRRUS OCTのGanglion Cell解析とは？GCL+IPLレポートの見方を解説 GCA解析のカラーマップ
GCA Thickness Mapでは、GCL＋IPL厚の分布をカラー表示します。
6つのセクターに分割された解析結果が表示され、黄斑部の厚み分布を視覚的に確認できます。
また、正常データベースとの比較結果も同時に確認できます。
ONH・RNFL解析
PanoMapには視神経乳頭およびRNFLに関する定量データが表示されます。
主な項目は以下の通りです。
- 視神経乳頭面積（Disc Area）
- リム面積（Rim Area）
- 平均C/D比
- 垂直C/D比
- カップ体積
- 平均RNFL厚
- 上方RNFL厚
- 下方RNFL厚
さらに、RNFL Thickness Profile（TSNIT）も表示され、RNFL厚の分布を一周方向で確認できます。
RNFLサークルの断層像ってなに？“ぐるっと一周”の不思議な画像を読み解く Macular Thickness（ETDRSグリッド）
黄斑部網膜厚は、ETDRSグリッドに基づいて9分割表示されます。
中心窩から周辺部にかけた網膜厚を定量的に確認でき、黄斑部の構造評価に利用されます。
ETDRSグリッドって何？──眼科OCTレポートでよく見るアレの正体 まとめ
PanoMap解析は、視神経乳頭解析（ONH・RNFL）と黄斑部解析（GCA・Macular Thickness）を一画面に統合したレポートです。
主に、
- RNFL解析
- GCA解析
- ONH関連指標
- ETDRSグリッド解析
を同時に確認できることが特徴です。
個別レポートを行き来せずに黄斑部と視神経乳頭の情報を俯瞰できるため、CIRRUS OCTの解析結果を効率的に把握できます。
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