החשיבות של זיהוי דפוס במסך אוטומטי עבור הפרעות עיניים דיבקטיות

הבנת המחלה העולמית של מחלת עיניים דיבקית

הפרעות עיניים דיאביטיות, במיוחד רטינופתיה סוכרתית, נשאר אחד האתגרים הבריאותיים הציבוריים הדוחקים ביותר של המאה ה-21.על פי ה-FLT:0World Health OrganizationFLT:1, מוערך של 422 מיליון אנשים ברחבי העולם יש סוכרת, וכ- שליש מהם יפתחו צורה של רטינופתיה סוכרתית במהלך חייהם.

גילוי מוקדם הוא האסטרטגיה היעילה ביותר למניעת עיוורון מהפרעות עיניים סוכרתיות.עם זאת, בדיקת ידניות על ידי רופאי עיניים היא כלי רב עוצמה, סובייקטיבי, ולעתים קרובות בלתי נגיש באזורים חסרי מנוחה.זה המקום שבו מערכות סינון אוטומטיות, המופעלות על ידי טכנולוגיית זיהוי דפוס, הופיעו ככלי טרנספורמטיבי שיכול להגדיל את המומחיות האנושית, לשפר את העקביות, ולהרחיב את יכולת ההקרנה לאוכלוסיות זקוקות לכך.

מה זה דפוס הכרה בהפרעות רפואיות?

זיהוי דפוס הוא ענף של בינה מלאכותית הכולל זיהוי קבועות, מבנים, ו anomalies בתוך נתונים. בהקשר של הדמיה רפואית, אלגוריתמים של זיהוי דפוס נועדו לנתח תמונות רטיניות (תמונות מימון) ולזהות תכונות מורולוגיות ספציפיות המציינות מחלה.בניגוד לסננות פשוטה המבוססת על סף, זיהוי דפוס מודרני מקטין מודלים מורכבים ללמידה מאלפי תמונות לא מכוונות, מתפתחות הבנה פנימית של מה שמהווה שינוי פתולוגי לעומת שינויים.

העיקרון הבסיסי הוא שהפרעות עיניים סוכרתיות מייצרות דפוסים אופייניים של נזק למיקרוסקופ של הרשתית.תבניות אלה כוללות dot-and-blot ⁇ s, exudates קשיחים (הפקדות פלידים), כתמים כותנה-ורוט, venous beading, ו neovascularization (עלייה בכלי דם חדשים טבעי) מערכת זיהוי דפוס הוא מאומן לאתר תכונות אלה עם רגישות גבוהה וספצינות, לעתים קרובות לזהות ביצועים מוקדמים בשלבים מוקדמים של שלבים.

קו הצנרת הטכנית של דפוס הכרה

מערכות סינון אוטומטיות בדרך כלל לעקוב אחר צינור רב-שלבי:

1. (FLT:0) רכישת תמונות ועיבוד מוקדם:FLT:1 תמונות Retinal נלכדים באמצעות מצלמות פונדנוס או מכשירים ידניים.קידום צעדים כגון נורמליזציה, שיפור ניגודיות, והסרת פריטים להבטיח איכות עקבית על פני תנאי הדמיה שונים.
2. (FLT:0) ,ההתמדה: 1.10.10.1 האלגוריתם מחלק את התמונה לאזורים משמעותיים (למשל, הדיסק האופטי, כלי הדם והמטאפורה) הוא קריטי משום שהוא מגדיר את ההקשר האנטומי לניתוח שלאחר מכן.
3. (FLT:0) מיצוי חומרים: FLT:1 HandBuild or learn features are computed מן האזורים המקטעים. in המסורתית Machine Learning, תכונות עשויות לכלול שטח, היקפי, עוצמת צבע או אמצעי מרקם.מודלים למידה עמוקה לעקוף מיצוי תכונה מפורשת על ידי למידה ייצוגים היררכיים ישירות מהנתונים פיקסל.
4. (FLT:0) Classification: (a Classifier) A Classifier (למשל, תומך במכונת וקטור, יער אקראי או רשת עצבית אבולוציונית) מקנה תווית לדימוי או לאזור התמונה - סוכרת בריאה, לא יעילה, לא-proliferative סוכרתית (NPDR), רטינופתיה סוכרתית פרו-חיים (PDR), או סוכרתית (DME).

צינור זה מאפשר ניתוח מהיר, חוזר על עצמו בפרקטיקה קלינית, תמונה אחת של פונדנוס ניתן לעבד בתוך שניות, מתן ציון סיכון מיידי המנחה החלטות הפניה.

תכונות ליבה של תבניות Recognition Systems

מערכות סינון אוטומטיות מתמקדות בארבעה סוגי ⁇ עיקריים, כל אחד עם חתימה חזותית ייחודית:

מיקרונזיסמס

מיקרונזירים הם קטנים, קקורי החוצה של קפסולות רטיניות - לעתים קרובות הסימן הגלוי הקדום ביותר של רטינופתיה סוכרתית.על תמונות פונדמנטוס הם מופיעים כקטנטנים, עגולים, כהה אדום, הממוקם בדרך כלל בקוטב הקדמי.מודלים זיהוי דפוס לזהות אותם על ידי חיפוש אזורים מעגליים, היפרדות כי להתאים את הגודל הצפוי (10-100 חומרות).

חרות

טחורים תוצאה של מיקרו-אוריות נפוחות או קירות קפריזיים שבריריים.הם מופיעים כנקודות אדומות לא סדירות, נפוחות ( ⁇ s) או פסים בצורת להבה כאשר ממוקמים בשכבת הסיבים העצביים.מערכות זיהוי דפוס צריכות להבחין בין ⁇ מכלים ומבנים אחרים על ידי ניתוח, חדות, ועוצמה גבוהה של AccurateDR מסייע זיהוי וחיזוי התקדמות.

« «

חרטות קשות הן פיקדונות צהובות-לבן כי דולף מכלים פגומים.הם יוצרים כתמים מוגדרים היטב, שעווה, מסודרים לעתים קרובות בטבעת circinate סביב אזורים של דליפה.ד אלגוריתמים זיהוי דפוס לזהות אותם על ידי המראה הבהיר, גבוה גבוה גבוה וצורה אופיינית.נוכחות של exudates ליד המקולנוע מצביעה על מבוך סוכרתי, סיבוך מאיים על ידי שינוי הדורש טיפול מהיר.

ניאובריקיזציה

ניאובריקיזציה (צמיחה של כלי דם חדשים טבעי) היא סימן ההיכר של רטינופתיה סוכרתית פרו-חיים.כלי זה הם שבריריים, מטושטשים, ו נוטה לאנתרופולוגיה.על תמונות רטיניות, הם מופיעים כעדינים, רשתות לא סדירות או צורות "סיפאן" שאינן עוקבות אחר דפוס vascular רטינלי נורמלי.

Machine Learning: The Engine Behind Pattern Recognition

בעשור האחרון, הפרדיגמה הדומיננטית להכרה בדפוס בדמיית הרפואה השתנתה מאלגוריתמים המבוססים על הכלל ללמידה עמוקה, במיוחד רשתות עצביות מבוכות (CNN) בהשראת המבנה של המוח החזותי והם טובים במיוחד בלמידה תכונות היררכיות מקלטי פיקסל גולמיים.- CNN מאומן בעשרות אלפי תמונות רטיניות מתוייגות יכול לחדור את ההבדלים העדין בין מחלות בריאות ורקמות ברורות של מתחנן.

מחקר ציוני דרך של גולשאן et al. בשנת 2016 הראה כי CNN עמוק יכול לזהות רטינופתיה סוכרתית מתייחס עם אזור תחת העקומה (AUC) של 0.99 - התאמה או מעל הביצועים של רופאי עיניים מאוישים על ידי לוח-הלוח, מאז, מערכות מסחריות ומחקריות מרובות קיבלו אישורים רגולטוריים (למשל, IDx-DR, עכשיו Lux-Cominetics, מאושר על ידי ה- FDA) ו-World-C תוכניות בדיקה אמיתית.

לסקירה טכנית עמוקה יותר של איך CNN מוחלים ברפואת עיניים, הספרייה הלאומית של רפואהFLT:1 מארח סקירה מצוינת של יישומי למידה עמוקים הדמיה רטינית.

מידע על מידע: The Critical Ingredient

הביצועים של כל מערכת זיהוי דפוס תלוי במידה רבה באיכות, גודל, ומגוון של הנתונים של אימון שלה. a חזק Dataset חייב לכלול תמונות מחולים של אתניות שונות, גילים, סוגי מצלמה, וזיהומים המחלה. זה חייב גם להיות מנוסד על ידי מספר רב של ציונים מומחים באמצעות מערכות סיווג סטנדרטי (למשל, מדדי טיפול קליניקליביים Retinopathyity).

מאמצים כמו אתגר זיהוי ה- Kaggle Diabetic Retinopathy (הידועה ב-2015) ו- APTOS 2019 הפומבית ביצעו מחקר מואץ על ידי מתן אוספים גדולים, מתוייגים בדימויים.עם זאת, הזנחה מתמשכת על ידי רופאים מומחים נותרת הכרחית כדי לחדד אלגוריתמים ולהרחיב אותם למחלות עיניים אחרות כגון גלאוקומה ו ניוון מקולרי הקשור לגיל.

היתרונות של זיהוי דפוס אוטומטי בזרימות עבודה קליניות

זיהוי דפוס אינסטלציה בבדיקת עיניים סוכרתית מספק יתרונות הניתנים למדידה על פני ממדים מרובים של טיפול:

יציבות ויציבות

ציונים אנושיים בהכרח חווים עייפות, הסחות דעת, ו- intra-observer variability - שני רופאים עשויים לדרג את אותה תמונה אחרת, או אותו רופא עשוי לתת ציונים לא עקביים בימים שונים.מערכות אוטומטיות חלות על קריטריונים זהים לכל תמונה, לייצר תוצאות מוכחות. במחקרים בקנה מידה גדול, מודלים למידה עמוקה השיגו רגישות מעל 87% ופרטים מעל 90% עבור זיהוי מחדש סוכרתית, מרכזי מפגש מקצועיים או ויזואליים.

באמצעות קידוד ו-Salability

יחידת סינון אוטומטית אחת יכולה לנתח מאות תמונות לשעה, מה שמאפשר למסך קהילות שלמות בשבריר מהזמן הנדרש על ידי סקירה ידנית.זה חשוב במיוחד בהגדרות קוד נמוך שבו היחס של רופאי עיניים לחולים יכול להיות 1:1 000 או גרוע יותר. תוכניות טלמדיקניות המשלבות מצלמות מימון ניידות עם זיהוי דפוס מבוסס ענן יכול להאריך את ההקרנה למרפאות מרוחקות, טיפול נייד, ומשרדים, ראשיים ומשרדים.

עלויות-אווירה

בעוד ההשקעה של upfront בחומרה ותוכנה יכולה להיות משמעותית, בדיקות אוטומטיות מפחיתות באופן דרמטי את העלות לחולה לאורך זמן.ניתוחים כלכליים בריאות הראו כי בדיקות DR אוטומטי הוא עלות יעילה הן במדינות מפותחות והן מתפתחות, במיוחד כאשר משולבות בתוכניות ניהול סוכרת קיימות.ה-FLT:0 â € TMHealth Affairs FLT:1 שפורסם מחקר המוכיח כי בדיקות אוטומטיות יכולות להפחית בריאות לטווח ארוך על ידי מניעת אבחון מאוחר של טיפולים כגון דלקת מפרקים או דלקת פרקים פגומים.

הקטנת טעות האדם ופספסת את האבחון

אפילו רופאים מנוסים יכולים להחמיץ נגעים עדינים, במיוחד כאשר קוראים כמויות גדולות של תמונות תחת לחץ זמן.מערכות אוטומטיות לפעול כרשת בטיחות, דגל תכונות חשודות שניתן להתעלם מהן.בזרות עבודה רבות של פרופור ובדיקה, האלגוריתם מבצע את הטריג הראשוני, ורק תמונות מעודנות כמו לא נורמלי נשלחות לדרגה אנושית לאישור - תוך צמצום העבודה על מומחים.

אתגרים העומדים בפני מערכות זיהוי דפוס נוכחי

למרות הביצועים המרשימה שלהם, המערכות הנוכחיות אינן מושלמות.הכרת מגבלות היא חיונית לפריסה אחראית ולשיפור מתמשך.

אפשרויות ל Image Quality

איכות התמונה הרטינית יכולה להשתנות באופן נרחב בשל שיתוף פעולה לקוי של המטופל (קישור, תנועת עיניים), איכויות מדיה (למשל, קטרקט), מיקוד לא נכון, או תאורה לא אחידה. אלגוריתמים רבים רגישים לממצאים כאלה ועשויים לא לייצר תוצאות אמינות על תמונות תת-אופטימיות.רובסט מעבד מראש ומודולים איכותיים של הערכה נדרשים לדחות או לתקן קלטות באיכות ירודה לפני הניתוחים.

אחריות מוגבלת

אלגוריתם שהוכשר בעיקר על תמונות ברזולוציה גבוהה של אוכלוסיות מערביות עשוי להיות תחת צורה כאשר הוא מיושם על תמונות שצולמו עם מצלמות שונות או מקבוצות אתניות עם דפוסי פיגמנטציה רטיניים נפרדים. Bas באימון נתונים יכול להוביל לדיסוציאציות שיטתיות דיוק אבחון על פני תת-קבוצות. מאמצי מתמשך לרפא נתונים מגוונים, רב-אתניים ולהשתמש בטכניקות הסתגלות תחומים הם קריטיים כדי להבטיח ביצועים שוויוניים.

חוסר יכולת ואמון

מודלים למידה עמוקה נחשבים לעתים קרובות "קופסאות שחורות" כי תהליך קבלת ההחלטות שלהם אינו ניתן לפרש בקלות על ידי בני אדם.מרפאות עלולות להסס לפעול על פלט המערכת אם הן לא יכולות להבין מדוע מושג מסוים נעשה.התקדמות ב-AI הניתן להסביר - כגון מפות סלנסיות, מנגנוני תשומת לב וקטורי הפעלה של קונספט - מסייעות לדמיין אילו אזורים של תמונה השפיעו על פסק הדין של האלגוריתם, ובכך בניית אמון ושילוב קליני.

אינטגרציה של אינטגרציה ושיקום עבודה

קבלת אישור רגולטורי עבור מערכת סינון אוטומטית היא תהליך קפדני הדורש אימות קליני נרחב.גם לאחר אישור, שילוב הטכנולוגיה לרשומות בריאות אלקטרוניות קיימות, נתיבי הפניה ומערכות חיוב מציב אתגרים לוגיסטיים. מוסדות הבריאות חייבים להכשיר צוות, לשמור על ציוד, ולקבוע פרוטוקולים ברורים לטיפול בחיובי שקר ושלילים כוזבים.

כיוונים עתידיים וחדשנות מתפתחת

התחום מתפתח במהירות, וכמה מגמות מבטיחות נועדו להרחיב את התפקיד של זיהוי דפוס בטיפול בעין סוכרתית עוד יותר.

Multimodal Imaging ו- Fusion

שילוב צילום של קרן צבעים עם שיטות הדמיה אחרות - כגון קוהרנטיות אופטית לmography (OCT), פלואורסצ'ין angiography, ודמיית שדה אולטרה-רחבה - משקף תצוגה מקיפה יותר של בריאות רטינית.ד מערכות זיהוי דפוס כיוווט מידע ממקורות מרובים יכול לזהות edema סוכרתית עם דיוק גדול יותר, ואפילו לחזות את הסבירות של התקדמות המחלה לפני הופעת גלויות.

צילום בזמן אמת ב Point of Care

ההתקדמות ב miniaturization חומרה ומחשוב קצה עכשיו מאפשרת להפעיל אלגוריתמים לזיהוי דפוס קל משקל ישירות על מכשירים ניידים, ביטול הצורך קישוריות בענן.זה מאפשר משוב מיידי במהלך בחינות עיניים שגרתיות, ומאפשרים לאופטימוטריסטים ורופאים לטיפול ראשוני לקבל החלטות מיידיות הפניה מבלי לחכות לניתוח מרוחק.

Analytics חיזוי Beyond Detection

מעבר פשוט זיהוי מחלה קיימת, זיהוי דפוס יכול להיות מורחב לחזות את הסיכון של המטופל לפתח רטינופתיה סוכרתית לאורך זמן. על ידי ניתוח סדרות תמונות ותיקות של תמונות ושילוב גורמי סיכון כמו רמות HbA1c, לחץ דם, ומשך סוכרת, מודלים למידת מכונה יכולים ליצור ציוני סיכון מותאמים אישית אשר מדריך התערבות מונעת.זה משנה את הפרדיגמה מתגובה להקרנה פרואקטיבית, דיוק.

שילוב עם תוכניות Teleophthalmology

תוכניות טלאופפתמולוגיה משלבות רכישה מרחוק של תמונות במרכזי קריאה מרכזיים.זיהוי דפוס אוטומטי יכול לשמש שכבת משולש בתוך מערכות אלה, עדיפות למקרים דחופים ולייעל את זרימת העבודה של מדינות מרוחקות כמו הודו, בריטניה, ואוסטרליה כבר מיושמות רשתות סינון טלאופטימיות בקנה מידה גדול, המסתמך על ניתוח מונע AI, המפגין יכולת אמיתית והשפעה.

מסקנה: פינה של טיפול עיניים מודרני

טכנולוגיית זיהוי דפוס עברה מסקרנות מחקרית לכלי מתואמת קלינית המעצב מחדש את האופן שבו אנו מדפיסים את הפרעות העין סוכרתית.על ידי הפעלת זיהוי של מיקרו-אורימס, ⁇ s, exudates, ניאוברליזציה, מערכות אלה מאפשרות אבחון מוקדם יותר, להפחית את הנטל על מומחים, ולהרחיב את הגישה להקרנה עבור מיליוני אנשים שחסרים כיום.

המטרה הסופית היא עולם שבו לכל אדם עם סוכרת יש גישה להקרנה רגילה, זולה ומדויקת העין - והיכן אובדן ראייה מרטינופתיה סוכרתית הופך לריחות בלתי נמנעת.זיהוי דפוס, המופעלת על ידי למידה מכונה חזקה ומופצה באמצעות שילוב קליני מתחשב, הוא אבן מזרזת חיונית על המסלול הזה.

(ב) [ה] לקוראים המעוניינים לחקור את המצע הטכני, הקהילה מספקת כלים קוד פתוח ותקני נתונים התומכים במחקר ב- AI-based hthalics (OHDSI) OHDSI) LT:2 קהילה מספקת כלים קוד פתוח ותקני נתונים התומכים במחקר להקרנה אופטית מבוססת AI.