מבוא ל- Retinal Image Segmentation and Pattern Recognition

פלח תמונה רטיני הפך אבן הפינה של רפואת עיניים מודרנית, מתן מרפאים עם ניתוחים מפורטים, כמותיים של מבנים אורקולאריים. הרשתית, שכבה דקה של רקמות בחלק האחורי של העין, מכיל רשת מורכבת של כלי דם, סיבי עצב, תאים מיוחדים החיוניים לראייה. Accurate פלמנטציה של רכיבים אלה מאפשר זיהוי מוקדם, אבחון, ניטור, ניטור של מחלות כגון פתולוגיה, כגון קרינת דם, כלומר, בדיקות מעבדה, אשר עשוי להתמקד על פני שינויים קלים על פני הראייה.

הופעתה של טכנולוגיות הדמיה דיגיטליות, כולל צילום פונדוס, טומוגרפיה אופטית (OCT), ו- Fluorescein angiography, יצרה כמויות עצומות של נתונים הדורשים ניתוח יעיל ואמינה.מקטע ידני, עם זאת, הוא זמן-consuming, סובייקטיבי, ולא מדרג.זה שבו טכניקות זיהוי דפוס הובילו למהפכה בתחום.

זיהוי דפוס מקטין אלגוריתמים חישוביים לזהות שגרה בנתונים. בהקשר של הדמיה רטינית, זה כרוך במודלים הכשרה לזהות דפוסים כגון bifurcations, פקדות דרוסן, או microaneuryms המבוססים על רמזים חזותיים כמו אינטנסיביות, מרקם, וצורה. כמו למידה מכונה ולמידה עמוקה להמשיך להתפתח, זיהוי דפוס הופך מתוחכם יותר ויותר, מציע ביצועים אנושיים רבים של פעילות גופנית מספקת מאמר זיהוי חזותי של זיהוי של זיהוי.

החשיבות של אימגינציה חוזרת באופטימית

הדמיה רטינית משמשת כחלון לא פולשני לבריאות עינית ומערכתית.הרשת היא החלק היחיד בגוף האדם שבו כלי הדם ניתן לראות ישירות, מה שהופך אותו אתר יקר לזיהוי שינויים מיקרו-וסקולריים שיכולים להצביע על סוכרת, היפרטן ואפילו מחלה לב וכלי דם.באופטיקה, עם זאת, תמונות ברזולוציה גבוהה של הרשתית משמשים באופן שגרתי לאבחון מצבים פיזיולוגיים, במיוחד, כאשר הם מאפיינים מדויקים, אך מדויקים, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם תכונות דרמטיות, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם תכונות דרמטיות, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם תכונות דרמטיות, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם תכונות דרמטיות, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם זאת, עם תפקוד דרמטיות, עם תפקוד.

קוהרנטיות אופטית לmography (OCT) מספקת תמונות תלת-ממדיות של השכבות הרטיניות, המאפשרות לרופאים להעריך עובי ושלמות של שכבות בודדות. צילום פונדוס מציע תצוגה דו-ממדית של פני השטח הרטינלי, הדגשת ⁇ , exudates, ניאוvascularization. כל מודולטי מציג אתגרים ייחודיים פלמנטציה: תמונות OCT דורשות שונות של 10 + שכבות רטיניות, בעוד הביקוש הוא מתקדם שיטות הדמיה של שיטות הדמיה.

השילוב של בינה מלאכותית לתדמית רטינית משך עניין משמעותי מחוקרים וממרפאות כאחד. מחקרים קליניים הוכיחו כי פלח מבוסס בינה מלאכותית יכול להפחית את יכולת הכדאיות הבין-אישית ולשפר את הכדאיות בניסויים קליניים. לדוגמה, קוונטיזציה אוטומטית של נוזל רטיני ב- OCT הפכה לנקודת מוצא סטנדרטית במחקר AMD.

יסודות של Retinal Image Segmentation

הסגמנטציה מחיצה תמונה לאזורים משמעותיים התואמים מבנים נפרדים. בתמונות רטיניות, מבנים אלה כוללים כלי דם, דיסק אופטי, העובר, ותכונות פתולוגיות כגון exudates, microaneuryms, ו- drusen. Segment יכול להתבצע ברמות מרובות: pixel-level (מקטעים חד-מיניים), שבו כל פיקסל הוא מחלקה, או תווית, למשל, אובייקטים זעירים (למשל, כלומר, כל אחד).

מטרת הפיצול היא ליצור מסיכה בינארית או רב-כית המחלחלת את הגבולות של כל מבנה.מסיכה זו מהווה את הבסיס לניתוח כמותי לאחר מכן, כגון מדידת קוטר כלי שיט, ספירת lesions, או מפות עובי מחשוב.דיוק של המדידות האלה משפיע ישירות על פרשנות קלינית. An not-מקטעה או עול חסר שגיאות יכול להוביל לאמודה או טיפול לא הולם.

גישות נפוצות לפיצול רטיני יכול להיות מסווג באופן רחב לטכניקות עיבוד תמונות מסורתיות ושיטות מבוססות מכונה. בעוד טכניקות מסורתיות מסתמכות על תכונות ידניות וכללים היירוניים, שיטות למידת מכונה ללמוד תכונות ישירות מהנתונים. Deep Learning, במיוחד, התפתחה כפרדיגמה הדומיננטית בשל יכולתו מודל יחסים מרחביים מורכבים.

תיאור: מושגי ליבה

זיהוי דפוס הוא תהליך של זיהוי סדירות בנתונים ושימוש בסדירות אלה כדי לקבל תחזיות או החלטות.בפרשת תמונות רטינית, זיהוי דפוס כרוך באימון מודל לזהות דפוסים חזותיים אופייניים שמבדלים סוג אחד של רקמות אחד מהשני. לדוגמה, כלי דם רטיניים מופיעים בדרך כלל כהים, מוארכים, מארגן, מארגן מבנים נגד רקע בהיר יותר.

מערכות זיהוי דפוס כוללות בדרך כלל שלושה שלבים: מיצוי תכונה, בחירת תכונה, וסיווג שיטות מסורתיות דורשות עיצוב ידני של תכונות כגון מסננים גבור, תבניות בינאריות מקומיות, או אמצעי כלי שיט.תכונות אלה ללכוד מידע קצה קצה, מרקם, ומאפיינים צורה.התכונות שנבחרו מזין אז לתוך מתווך כמו מכונות תמיכה וקטור (SVM) או יערות אקראיים.

לעומת זאת, שיטות למידה עמוקות לבצע מיצוי ו סיווג בצורה מקצה לקצה.רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) ללמוד תכונות היררכיות באופן אוטומטי מנתוני פיקסל גולמי.שכבות ברמה נמוכה לזהות קצוות ומרקמים, בעוד ששכבות גבוהות יותר משלבות אלה לחלקים האובייקטים ומבנים מלאים.יכולת זו ללמוד תכונות ספציפיות משימות ללא התערבות אנושית הובילה לשיפור משמעותי באדריכלות מודרנית כגון LTFRE, הן כעת מדדים סטנדרטיים של תכונות של נתונים.

טכניקות ייצוגיות מפתח

« « «

חסימה היא אחת משיטות הפיסול הפשוטות ביותר, מה שממיר תמונה אפורה לתוך מסיכה בינארית המבוססת על עוצמת פיקסל.זה עובד היטב כאשר מבנים של עניין יש טווחי אינטנסיביות שונים בהשוואה לרקע.לדוגמה, exudates בהירים בתמונות פונדוס יכול להיות מופרד באמצעות סף גלובלי.עם זאת, תמונות רטיניות לעיתים קרובות סובלות מ תאורה בלתי אחידה, מה שגורם לריאציות על פני השטח, כי רק כדי לפשטות, כלומר, רק כדי להפחתה של תמונות מורכבות, אך ורק כדי לרקמות, כלומר, רק כדי לרקמות, הן יכולות לרקמות, הן יכולות לרקמות, אך ורק לרקמות, אך ורק כדי לרקמות, אם כימות, הן יכולות לרקמות, הן יכולות להיות מסוגלות, כדי להפחתה של תבניות מורכבות, כדי לרקמות, כדי להפחתה של , אם כימות, אם כימות, כלומר, כלומר, אם כימות, כלומר, כלומר, כלומר, רק כדי לרקמות מורכבות, כלומר, רק כדי להפחתה של תמונות הרפסומות, רק כדי לרקמות מורכבות, אם כימות, רק כדי להפחתה של תמונות ריצוף, הן יכולות להיות מסוגלות, רק כדי לרקמות מורכבות, רק כדי להפחתה של תמונות רטיניות, רק כדי לרקמות

תוצאות לגילוי

אלגוריתמים של אלגוריתמים מזהים גבולות בין אזורים שבהם עוצמת פיקסל משתנה בחדות.גלת Canny Edge משמשת באופן נרחב בשל יכולתו לייצר נקודות דקות, מחוברות תוך צמצום רעש.בדמיית רטינית, זיהוי קצה מסייע לייצב את גבול הדיסק האופטי או הקצוות של כלי דם גדולים דקים.עם זאת, מבנים דקים וגבולות עול עשויים להיות מפספסים אם תופעות זיהוי נמוכות לעתים קרובות משולבים עם פעולות מורפתקנות (rerereative) לפירוק, כדי לפירוק, כלומר, כדי לקישורים, כדי לקישורים, כדי לשבר.

Clustering

אלגוריתמים מקובצים עם מאפיינים דומים לסעיפים.K-means מצרף הוא בחירה פופולרית עבור פלח תמונה של פונדוס, שבו פיקסלים נאספים על בסיס ערכים אדומים, ירוקים וכחולים שלהם. על ידי בחירת מספר מתאים של אשכולות (למשל, 3 עבור רקע, כלי שיט, ו נגעים), אחד יכול להשיג קטע מחוספס.

למידה עמוקה

למידה עמוקה הפכה את פלמנט התמונה הרציני על ידי השגת דיוק המדינה- of-the-art. רשתות עצביות מהפכתיות (CNN) המיועדות לפיצול סימנטטי, כגון U-Net, השתמש בארכיטקטורה של קוד-קודש עם חיבורים לדלג על מנת לשמור על פרטי המרחב.U-Net הוחל בהצלחה על כלי רטיקול, דיסקפטיים שונים.

למידה העברה היא טכניקה חשובה נוספת.מודלים מאומנים על נתונים טבעיים גדולים (למשל, ImageNet) ניתן להיות מכוונן על נתונים רטיניים, צמצום כמות הנתונים המובאים על ידי הגדלת נתונים (למשל, פריחת יתר, דרוג, קשקשים, עיוות, עיוות, עיוותים גמישים) שיפור כלליזציה נוספת.למרות היתרונות האלה, למידה עמוקה דורש מודלים קפדניים של היפרדות וסכום משמעותי של שיטות למידה גבוהות ביותר, אשר יכול להיות מפלט משמעותי.

למידה עמוקה לשיפור הסגמנטציה

בין ארכיטקטורות למידה עמוקות, U-Net נשאר המשפיע ביותר עבור פלח תמונה רפואית.העיצוב הסימטרי שלה עם חוזים ורחבת נתיבים מאפשר לו ללכוד את ההקשר תוך שמירה על ייצוב גבוה.הרבה אתגרים פלח לאחור נפתרו באמצעות U-Net או נגזרות שלה.לדוגמה, בדיקת נתונים DRIVE עבור פלמנטציה נראתה שיפור קבוע דיוק, עם מודלים מודרניים להשגת שטח מתחת לעקוע ה-ROC8.

חידושים עדכניים יותר כוללים מודלים מבוססי-היתר כמו Swin-UNet, המשלבים את היתרונות של CNN ומנגנוני כוונות עצמיות. Transformers מצטיינים במודל של תלות לטווח ארוך, אשר מועיל ללכידת טופולוגיה או תבניות של כלי שיט גלובליים.עם זאת, ההופכים הם אינטנסיביים חישוביים ודורשים יותר מודלים היברידיים המשלבים נתונים.

מגמה נוספת היא השימוש ברשתות התחדשות (גנים) עבור פלחציה. gans יכול להיות מאומן כדי ליצור מסיכות פלח מציאותי, ואת המפרק מספק פיקוח נוסף. בעוד לא מאומצת באופן נרחב כמו U-Net, gan מבוסס פלמנטציה הראה הבטחה בטיפול בתמונות רועשות או נמוכות באיכות.

ויזואליזציה של מחלות

דיבקרטי רטינופתיה

רטינופתיה דיבקית (DR) היא גורם מוביל לעיוורון בקרב מבוגרים בגיל העבודה.סימנים מוקדמים כוללים מיקרו-אורימוס, dot ⁇ s, exudates קשיחים, כתמים כותנה-wools.טכניקות זיהוי דפוס עוזר לזהות את החריגות האלה עם רגישות גבוהה ומפרט. עבור זיהוי מיקרו-אורימרסם, אלגוריתמים לעתים קרובות לנתח את העוצמה המקומית ואת המאפיינים, כמו מיקרו-אורנטימים מופיעים כעיגול קטן, לזהות אפקטים מתמטיים, תופעות לוואי, תופעות לוואי, כהה, לזהות באופן קבוע, על ידי תאים דרמטיות, על בסיס קבוע, על ידי למידה.

הסגידה של כלי דם רטיאניים חשובה במיוחד להערכת ה-DR. Neovascularization (צמיחה של כלי שיט חדש טבעי) מעידה על DR, שלב הדורש התערבות מיידית.הפרשת Vessel מאפשרת לכמת צפיפות כלי שיט ו tortuosity, אשר מתאם עם התקדמות המחלה.על ידי יצירת מפת כלי שיט הסתברות, רופאים יכולים לדחות תוצאות על הדגשה מקורית של אזורים של ויזואליות ואפקטים קוגניטיביים במיוחד.

ניוון מקולרי הקשור לגיל (AMD) משפיע על המקולה, האחראי על החזון המרכזי.תכונות פתולוגיות מפתח כוללות את ד"ר (הפקדות צהובות), אסטרופיל גיאוגרפי, ו-choroidal neovascularization (CNV) הדמיה OCT היא המודולציה העיקרית עבור הערכת AMD, מתן תצוגות חצי-מחלקה של שכבות רטיניות.

זיהוי דפוס מסייע גם לזהות דשן בתמונות פונדוס. Drusen להשתנות בגודל, צורה, וחלוקת, וסיווג של תת-סוג דשן (Hard, רך, קצר), חיתוך) מסייע לאבחון סיכונים. פלמנטציה דפוס אוטומטית מספק מדידות אובייקטיביות של אזור דמדומים ונפח, אשר הם סממנים ביולוגיים יקרים עבור התקדמות AMD.

גלאוקומה

DrDeramus מאופיין על ידי נזק מתקדם העצב האופטי, לעתים קרובות קשורה ללחץ intraocular גבוה.ראש העצב האופטי (ONH) וסיבים עצביים רטיניים (RNFL) הם האזורים העיקריים של עניין. Segmentation של הדיסק האופטי וכוס מתמונות של פונדוס מאפשר חישוב של יחס ה-ap-to-disc (CDR), גלאוקומה מרכזית עבור אבחון דפוס.

פלח מבוסס OCT של עובי RNFL הוא תקן הזהב עבור זיהוי נזק גלאוקומה. אלגוריתמים פלח RNFL אוטומטית למדוד עובי בשישה תחומים סביב העצב האופטי, מתן מפת הסתברות של דקינג חריג. כאשר משולבים עם בדיקות שדה חזותי, תוצאות פלמנט אלה לעזור שלב המחלה ובדיקת התקדמות דפוס מתקדם יכול גם לזהות פגמים מוקד ב RNFL כי עשוי להיות מפספס על ידי ממוצע בדיקות שדה, מאפשר נזק חזותי של ויזואליזציה של שיטות זיהוי דפוס.

יתרונות קליניים ואתגרים

אימוץ הקליני של זיהוי דפוס עבור פלחרציה חוזרת מביא מספר יתרונות. ראשית, אוטומציה מפחיתה את הזמן ואת המאמץ הנדרש עבור אנטנות ידנית. בתוכניות סינון בקנה מידה גדול, כגון אלה עבור סוכרת retinopathy, מערכות אוטומטיות יכולות לזייף תמונות לתוך "מסוג" ו"לא-לא-ספור" קטגוריות, כל מניעת עומס עבודה עבור htmologist. שנית, מודלים של למידה עקבית לספק תוצאות על פני מפגשים שונים וביטול זה חייב להיות שינויים קריטיים.

למרות היתרונות האלה, אתגרים נשארים.איכות איכות התמונה היא מכשול גדול. תאורה ירודה, חפצים בתנועה, איכויות מדיה, ביצועים אלגוריתם ניגודיות נמוכה.לעיבוד צעדים כמו שיפור ניגודיות, נורמליזציה, והסרת חפצים יכול לעזור אבל לא תמיד יכול לפצות. אתגר נוסף הוא הצורך של נתונים לא מגובשים גדולים.

דרישות Computational הן גם דאגה, במיוחד עבור מודלים למידה עמוקה.אימון דורש GPUים חזקים וזיכרון משמעותי.מהירויות הקצאות חייבות להיות מהירות מספיק לשימוש קליני בזמן אמת.פתרונות מבוססי ענן יכולים להקדים חישוב, אבל נטייה רשת ונושאי פרטיות נתונים צריכים לקחת בחשבון לבסוף, מודל הוא מחסום משמעותי לאבחון קליני.

כיוונים עתידיים ומגמות מתפתחות

התחום של פלח תמונה רטיני מתפתח במהירות.כיוון מבטיח אחד הוא פיתוח מודלים רב-ממדיים פלח כי ממזג מידע מצילום Foundationus, OCT, ומודולליות אחרות.מודלים כאלה יכולים לספק מידע משלים, שיפור הדיוק עבור מקרים מורכבים. לדוגמה, שילוב תמונות מימון עם OCT angiography (OCTA) יכול להניב כלי שיט עשיר ו- perfusion.

מגמה נוספת היא שילוב של פלח עם משימות קליניות במורד הזרם.במקום פשוט לייצר מסכה, מערכות עתידיות יכולות ישירות לייצר אבחון מחלה או פרוגנוזה. מודלים מקצה לקצה המשלבים פלמנטציה וסיווג בארכיטקטורה אחת יכולים לייעל את זרימת העבודה הקלינית.בנוסף, ניתוח ארוך טווח שעוקב אחר שינויים פלחמנטים על פני ביקורים מרובים יהיה נפוץ יותר.

אימוץ של קצה AI על מכשירים ניידים הוא עוד גבולות.הפצה מודלים של פלח משקל על טלפונים חכמים או מכשירי הדמיה ידני יכול לאפשר בדיקת נקודה של טיפול באזורים מרוחקים.טכניקות דחיסה מודל כמו pruning ו- קוונטיזציה להפוך את זה אפשרי. כמו טכנולוגיות אלה בוגר, זיהוי דפוס יהיה חלק בלתי נפרד של טיפול עיניים שגרתי, העצימה את התוצאות כדי להפוך מהר יותר, אבחון מדויק יותר.

לסיכום, זיהוי דפוס בתפיסת תמונות רטינית עשה צעדים יוצאי דופן, מונע על ידי התקדמות בלמידה מכונה וזמינות מוגברת של נתוני הדמיה.על ידי הפעלת זיהוי ודמיון של מבנים רגילים ופתולוגיים, כלים אלה לשפר את היכולת של המרפאה לזהות מחלה מוקדם, לעקוב אחר התקדמות, ואת טיפולים מתאימים. בעוד אתגרים הקשורים לנתונים, חישוב, ופירוש נשאר, המשך מחקר מתמשך כדי לדחוף את הגבולות העתידיים של אבחון מחדש, הוא אבחון יציב, הוא שיפור הראייה שלו, עם חזון טוב יותר, עם חזון טוב יותר, עם חזון טוב יותר, תוך ויזואלית, אבחון ברור, עם מליוני מבטיח.