Цифровая биомикроскопия переднего сегмента глаза для обучения нейронных сетей

Бакуткин В.В., Бакуткин И.В.

Актуальность

Современная офтальмология характеризуется активной интеграцией цифровых технологий в лечебный процесс. Особую значимость приобретают методы визуализации, позволяющие стандартизировать процесс диагностики и мониторинга заболеваний глаз . Цифровая биомикроскопия глаза представляет собой перспективное направление в офтальмологии, которое обусловлено увеличением заболеваний органа зрения. Это требует от современных специалистов владения высокоуровневыми диагностическими методами, формирование которых невозможно без использования современных цифровых технологий. Цифровая биомикроскопия обеспечивает развитие технологий искусственного интеллекта в медицине и создания качественных размеченных датасетов для обучения нейронных сетей. Формирование таких массивов данных невозможно без применения стандартизированных протоколов получения и обработки диагностических изображений.

Цель

Исследование возможности использования цифровой биомикроскопия переднего сегмента глаза для обучения нейронных сетей.

Материалы и методы

Разработан аппаратно-программный комплекс визуализации переднего сегмента глаза с возможностью получения изображений переднего сегмента глаза (рис.).

Для обеспечения стандартизированных условий получения цифровых изображений используются светоизолирующие амброшюры и собственная система фокального и бокового освещения, сбалансированная по параметрам яркости, баланса белого света. Фото и видеорегистрация осуществляется камерами высокого разрешения, при этом для каждого анатомического отдела глаза (веки, ресницы, слизистая оболочка, роговица, передняя камера радужка и зрачковая зона) используется оптимальный режим освещения, минимизирующий артефакты в виде бликов.

Система визуализации использует встроенный микрокомпьютер для обработки данных в реальном времени для каждого обследуемого глаза с возможностью хранения, архивации и дистанционной демонстрации изображений через интернет. Программное обеспечение гарантирует обработку и анализ изображений с функциями автоматической сегментации структур глаза. Разработан протокол стандартизации, включающий проведение калибровки системы по эталонным тест-объектам для обеспечения постоянства параметров для фоторегистрации различных структур (роговица, радужка, хрусталик), получение серии изображений в высоком разрешении.

Имеется программа каталогизации и загрузки изображений в базу данных в обучающие датасеты.

Результаты и обсуждение

Создан образовательный контент а именно комплекс учебных материалов, включающий библиотеку из 250 стандартизированных изображений переднего сегмента глаза. На основе полученных данных был создан датасет для обучения нейронных сетей, характеризующийся возможностью выделения анатомических отделов переднего сегмента глаза – век, глазной щели, конъюнктивы, сосудов, роговицы, радужной оболочки, зрачка с точностью распознавания 96,3%, чувствительностью алгоритма 94,8%, специфичностью 97,2%.

Применение методики цифровой биомикроскопии переднего сегмента глаза с использованием аппаратно-программного комплекса показало существенные преимущества: прежде всего стандартизацию изображений, воспроизводимость благодаря машинному зрению. Цифровая регистрация минимизирует человеческий фактор и повышает точность исследований.

Проведенное исследование демонстрирует высокую эффективность применения цифровой биомикроскопии в системе симуляционного обучения. Основные преимущества метода включают:

возможность создания стандартизированного цифрового контента;

формирование структурированных медицинских данных для исследований;

высокую точность диагностики при использовании алгоритмов ИИ;

широкие возможности для междисциплинарного применения.

Заключение

Внедрение методики цифровой биомикроскопии для получения стандартизированных изображений переднего сегмента глаза обеспечивают повышение объективности диагностического процесса, минимизируя субъективный фактор. Использование цифровой биомикроскопии для создания стандартизированных датасетов является необходимым и закономерным шагом в развитии нейросетевых методов в офтальмологии. Дальнейшее развитие направления связано с интеграцией искусственного интеллекта для автоматической классификации изображений и создания адаптивных обучающих систем, интеграцию с клинической офтальмологией.

Источник https://eyepress.ru/article/tsifrovaya-biomikroskopiya-perednego-segmenta-glaza-dlya-obucheniya-neyronnykh-setey

Источник: eyepress.ru

Комментарии: