השימוש בזיהוי דפוס בניתוח כלי דם של הרשת למזקי ריאות

רטינופתיה דיבקית (DR) נותרה גורם מוביל לאובדן ראייה בלתי ניתן למנוע בקרב מבוגרים בגיל העבודה ברחבי העולם.המצב מתעורר כאשר היפרגליקמיה כרונית פוגעת במיקרו-שקע עדין המספקת את הרשתית, המוביל לדלפה vascular מתקדמים, אוקטן את הטכניקות המיקרוסקופיות האוטומטיות הללו, ובסופו של דבר זיהוי מוקדם של שינויים מיקרו-vascularization אלה הוא קריטי: התערבות זמנית יכולה להפחית את הסיכון של אובדן ראייה קוונטי יותר מ-90%-אוטומטי (האפקטיבי) לאפקטיבי) לאפקטיבי (Dicial של תכונות של מערכת הדמיה (D) עם תכונות אלקטרו-מערכת הדמיה (Dicial) עם זיהוי אוטומטי של אלקטרו-אוטומטית (retinrtinrtinric) עם תכונות אלקטרו-אוטומטית) עם זיהוי מוקדם יותר מ-D) עם זיהוי אוטומטי של אלקטרו-ידי מערכת אלקטרו-אוטומטית (Dic) עם תכונות אלקטרו-דלקת ראייה גבוהה יותר מאפקטית (Dic) עם זיהוי אוטומטי של תאים) עם זיהוי אוטומטי של אלקטרו-מערכת אופטית של אלקטרו-ידי צבעים, אך באופן נפוץ יותר מאפקטיביות) עם זיהוי מוקדם יותר מאפקטיביות) עם זיהוי מוקדם של אלקטרו-ידי זיהוי מוקדם של תאים אלקטרו-ידי זיהוי אוטומטי של

הבנה מחדש של וקטורת ונזקי מיקרו-וסקולריים

הרשתית מזין על ידי שתי מיטות פולשניות נפרדות: מחזור הרטיני הפנימי המסופק על ידי עורק הרטיני מרכזי ואת סניפיו, ואת זרימת החנקן מתחת לאפיית פיגמנטליום רטיני.בסוכרת, חשיפה ממושכת לגלוקוז דם גבוה יוזם קדמיות של הפרעות מטבוליות ו hemodynamic. Polyol הפעלה, לחץ oxidative, ו-Cupation של תפקוד אנדלוסימי של תאים מתקדמים:

(FLT:0Microaneurysms:FLT:1 Focal Outpouchings of capillary קירות, לעתים קרובות הסימן המוקדם ביותר לזיהוי קליני של DR.הם מופיעים כנקודות קטנות של אדום על צילום פונדנוס וייצג אזורים של קירות מוחלשים.
(ב) ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇ ⁇
(FLT:0) Hard exudates:FLT:1 Lipid ו-חלבון להפקיד את הדליפה מכלים שאינם מוכשרים, ויצר כתמים צהובים-לבן עם שוליים חדים.
(FLT:0) כתמים של קוטון-ורוט:FreaLT:1 , כתמים לבנים פלופי הנגרמים על ידי שכבת סיבי עצב באזורים משניים כדי קפילארי אוקולוסה.הם מצביעים על Ischemia והם קשורים להתקדמות ל-Verative DR.
(ב) ⁇ :0) ו[ה], ⁇ ו[דרוש מקור]: [ה] [ה] [ה]]] [הההתערות] ב[הטבעה] ובצורה אשר משקפים את ההיפוקסיה הניתוקנת הטינה והגדלה של דם.
(FLT:0)Neovascularization: FLT:1, סימן ההיכר של DR פרו-חיים. חדש, כלי דם שברירי לגדול על הדיסק האופטי או במקום אחר ברשתית, לעתים קרובות מוביל לדה-האנתרופולוגיה וניתוק מחדש.

העוקץ הקליני של DR - מכמה לא-פרו-חיים לפרו-חיים – מתפרס על נוכחות וחומרה של נגעים אלה.מדריך שדרג קוראים מאומן הוא זמן-consuming וכפוף להתאמה הדדית של אלגוריתמים זיהוי דפוס מציעים חלופה עקבית, מדרגית על ידי למידה של כל סוג של של נתונים לא מגובשים.

תפקידה של זיהוי דפוס בניתוח רטיני

זיהוי דפוס כולל משפחה של טכניקות חישוביות שמניבות תכונות משמעותיות מנתוני תמונה גולמית וסווגן תכונות אלה לקטגוריות מוגדרות מראש. בהקשר של ניתוח vasculature Retinal, המטרה היא להכשיר את הגילוי וההבחנה של הפרעות מיקרו-וסקולריות - להפוך פרשנות סובייקטיבית של קבוצות כוח אדם לדידציה אובייקטיבית, הנדסת מחדש של תהליך זה בדרך כלל כרוך בשלושה שלבים: עיבוד (ה (התתתת, התאמה, , סימולציה, , סימולציה, סימולציה, קיבולת), והגדרה מוקדמת, חיזוי) והגדרה מוקדמת, , , ריצוף (תכונה) וחיזוי כלי דם מוקדם יותר), חיזוי כלי שיטיאה), או סיווג (תכונה) או סיווג מוקדם יותר), תכונות של כלי רכב).

היתרונות של זיהוי דפוס אוטומטי הם משמעותיים.אלגוריתמים יכולים לעבד אלפי תמונות לשעה, לשמור על סף החלטה עקבית, לזהות שינויים עדינים שעשויים לברוח אפילו מנוסים ציונים.לדוגמה, CNN הוכיחו רגישות ופרטים מעל 90% עבור זיהוי DR מדויק במחקרים אימות גדול, למעט רבים של ציונים אנושיים בודדים.

שיטות זיהוי דפוס

כמה טכניקות משלימים מועסקים בניתוח של vasculature רטיני, כל אחד עם נקודות חוזק נפרדות:

(FLT:0) Machine Learning:FLT:1 גישות למידת מכונה מסורתיות מסתמכות על צינור הנדסי תכונה. אלגוריתמים של וילון (למשל, מסנן, פעולות מורולוגיות) תחילה לחלץ את הרשת הvascular.תכונות כגון caliber כלי, דפוס סניף, וממד fractal הם לאחר מכן מלוכדים ומזוהים לסווגים כגון מכונות תמיכה (VS), או יערות אקראיים, אך הם דורשים תכונות סטנדרטיות של תכונות סטנדרטיות של תכונות סטנדרטיות של תכונות סטנדרטיות של תכונות סטנדרטיות של תכונות סטנדרטיות של תכונות סטנדרטיות של תכונות סטנדרטיות של תכונות אלה.
(FLT:0) למידה:FLT:1 , רשתות עצביות מהפכתיות (CNN), כולל אדריכלות כגון U-Net עבור פלח ו- ResNet או EfficientNet עבור סיווג, הפכו לגישה הדומיננטית.מודלים למידה עמוקה לומדים היררכיות תכונה באופן אוטומטי, המאפשר להם ללכוד דפוסים מורכבים כמו אשכולות מיקרו-אורנפצים או ננו-דלקתיים עדינים הם השיגו לעתים קרובות דיוק של תרופות סוכרתיות גדולות.
(FLT:0) עיבוד תמונה:03FLT:1 טכניקות עיבוד תמונה קלאסיות נשאר חיוני עבור שלבים preprocessing: שיפור ניגוד (למשל, הרטוגרמה שווה, סינון הסתגלות), ירידה רעש, ותיקון תאורה.הם משמשים גם צינורות היברידיים שבו קטעי למידה עמוקה ואלגוריתמים מסורתיים קידוד כמותי (למשל, יחס גאות, נדיבות להתאמה).

בפועל, מערכות מודרניות רבות משלבות טכניקות מרובות.לדוגמה, מודל למידה עמוק עשוי לראשונה לפרט את כל השקע; אז, מתווך נפרד מאומן על כתמים תמונות ממפת כלי השיט המקטעה מזהה microaneuryms ו ⁇ s; לבסוף, מחלה מבוססת מערכת מבוססת כללים על רמות נתונים להכרה בינלאומית (למשל, הבינלאומי דיסלקציה קלינית Renatinopathy Scaleity).

ניתוח שינוי חיוני עבור Retinal Vasculature Analysis

אלגוריתמים של זיהוי דפוס הם רק טובים כמו התמונות שהם מנתחים.הבחירה של מודוליות הדמיה קובעת אילו תכונות מיקרו-וסקולריות גלויות וכמה בקלות ניתן לחלץ אותן.

(FLT:0) צילום של קרן הקולור: FLT:1 ,המודולליות הזמינה והפחות יקר, צילום פונדוס ללכוד מבט דו-ממדי של הרשתית.It הוא עמוד השדרה של רוב מערכות ההקרנה. Lesions כגון microaneuryms, ⁇ s, exudates, כתמים בצבע כותנה הם חזותיים.
(FLT:0) קוהרנטיות הפוטומטרית (OCT): ההרחבה 1:1 OCT מספקת תמונות צולבות, עומק-resolved של הרשתית. בעוד לא נוף ישיר של vasculature, OCT יכול לזהות הצטברות נוזלים (דמתק זכרי) ומדיקות פנימית בהגנת הנזק האנכאי.
(FLT:0) קוהרנטיות הפופטית Tomography Angiography (OCTA): OCTA:0 (OCTA) הוא חידוש עדכני המדמיינת זרימת הדם במיקרוסקופ הרטינלי והחנקן ללא הזרקת צבע.זה מפיץ מפות מפורטות של היתוך קפילרי בהתפרצויות רטיניות שונות.
(FLT:0) פלואורוסצ'ין אנג'וגרפיה (FAOVA): FLT) הוא טכניקה פולשנית המשתמשת בצבע תוך ורידי כדי להדגיש את הדלפות הvascular ואת פגמים הפיוס.זה נשאר תקן הזהב עבור זיהוי ניאובליקציה ו טיפות capillary.עם זאת, FA אינו מתאים להקרנה עקב פולשים שלה וסיכון של תגובות שליליות.

המגמה היא לקראת ניתוח רב-ממדי: שילוב צילום של פונדוס, OCT ו- OCTA באמצעות זיהוי דפוס כדי לספק הערכה מקיפה של בריאות מבנית וvascular. גישות היתוך כאלה יכולות לשפר את הדיוק האבחון ולהציע תמונה מלאה יותר של נזק מיקרו-וסקולרי.

יישומים והטבות

שילוב של זיהוי דפוס בפרקטיקה קלינית סיפק יתרונות מוחשיים על פני מספר תחומים:

(FLT:0) הקרנה אוטומטית: FLT:1 באזורים עם גישה מוגבלת למומחים ברשתית, מערכות סינון אוטומטיות באמצעות צילום פונדוס איפשרו זיהוי גדול, נקודה של טיפול של DR. מחקרים בטיפול ראשוני וטל-אופטימימולוגיה דו"ח כי בדיקת AI מבוססת יכול להפחית את שיעור הפניות מיותרות תוך שמירה על רגישות גבוהה עבור מחלת DR, לדוגמה, 87%) ו-JF מצא מערכת טיפול ספציפי לטיפול ב- 7.
(FLT:0) Precise Grading ו-Staging:ראה אלגוריתמים זיהוי דפוס יכולים באופן אוטומטי להקצות ציון חומרת (למשל, NP מתון, מתון, חמור, PDR) עם הדבקה גבוהה עם ציונים מומחים. עקבי זה אינו יקר עבור ניטור ארוך טווח: שינויים קלים בסימן עול או כלי שיט כדי לנטרול יכול לעקוב אחר התקדמות כמותית, מוקדם יותר.
(FLT:0Risk Prediction: 1FLT) מעבר לחומרה הנוכחית, זיהוי דפוס על תמונות בסיס יכול לחזות סיכון להתקדמות עתידית.תכונות כגון ממד fractal של העץ הvascular, יחס arteriovenous, ודחיסות של מיקרו-אורינסמס כבר משולב במודלים למידה אשר לחזות המרה ל-Vaterative DR עד שנתיים מראש כלים כגון אבחון והחלטות ממותרפיות יכולות להתאים אישית.
(FLT:0) ניטור של חומרים:FLT:1ir לאחר התערבות כגון photocoagulation לייזר, זריקות של סוכנים נגד VEGF, או שתלים קורטיקוסטרואידים, זיהוי דפוס יכול להעריך תגובה על ידי מדידה שינויים עובי רטינלי, נפח נוזל, או capillary perfusion. אוטומטיים להפחית את הסובייקטיביות ומאפשר השוואה אובייקטיבית של יעילות על פני חולים וניסויים.
(FLT:0Clinical Trial Endpoints: FIRLT:1) חברות התרופות והמכשירים משתמשים יותר ויותר בזיהוי דפוס כדי להפיק נקודות קצה כמותיות בניסויים הקליניים של DR.לדוגמה, שינוי בדחיסות כלי שיט ב- OCTA או מיקרו-אורינסמ"מ שיעור מחזור על צילום פונדנוס יכול לשמש כנקודות קצה חלופיות, פוטנציאל מאיץ שלב 2 מחקרים.

שילוב לתוך זרימת עבודה קלינית

למרות ההבטחה של זיהוי דפוס, אימוץו לתוך תרגול קליני שגרתי עומד בפני כמה מכשולים.אינטגרציה דורשת קישוריות חלקה עם רשומות בריאות אלקטרוניות ומערכות חיזוי תמונות (PACS) אישור רגולטורי - מה- FDA, CE, סימון או גופים מקומיים - הוא חובה עבור מכשירים אוטונומיים.המערכת הראשונה שאושרה על ידי ה- FDA עבור DR, IDx-DR, מקבל ברור בשנת 2018 ועכשיו הוא פרוס מאות מסלולים יקרים של ארצות הברית, אך עדיין להוכיח את ה-ה הצלחה רגולטורית ארוכה.

אתגר נוסף הוא הטיה באימון נתונים.מודלים למידה עמוקה רבים מאומנים על תמונות של אוכלוסיות הומוגניות או ממרכזי טיפול tertiary שבו שכיחות המחלה גבוהה.כאשר הם פרוסים באוכלוסיות מגוונות, בעולם האמיתי, הביצועים עשויים להיות מכים. Efforts כדי לרפא נתונים רב-אתניים, רב-דרון נתונים הם מתקדמים, וההגינות אלגוריתמית היא תחום פעיל של מחקר.

קבלה קלינית חשובה באותה מידה.אופטימימולוגים חייבים לסמוך על הפלט של AI ולהבין את המגבלות שלו.טכניקות AI הסבירות - כגון מפות סלטיות המדגישות אזורים של עניין - יכול לעזור לבנות אמון. בפועל, רוב המימושים משתמשים במודל "אנושי-ב-הלופ" שבו תמונות הטריג'ים של האלגוריתם, ומומחה רק אלה מחוננים כמו גישה היברידית עם יעילות.

תוכניות טל-אופטלמולוגיה היו מוצפנים במיוחד להכרה דפוס. באזורים כפריים או במדינות מתפתחות, מצלמה של פונדוס המופעלת על ידי טכנאי יכול להאכיל תמונות למערכת בינה מלאכותית מבוססת ענן, אשר מחזירה תוצאה בתוך דקות.מודל זה הוכיח יעיל בהקרנה מבוססת בית הספר עבור DR, קהילות אבוריג'יניות מרוחקות באוסטרליה, ומרפאות סוכרת בהודו ודרום מזרח אסיה.

אתגרים וכיוונים עתידיים

בעוד שזיהוי דפוס התקדם במהירות, נותרו כמה מגבלות:

(FLT:0) איכות משתנה: תמונות של פונדוס ממצלמות אוטומטיות בהגדרות לא מיוחדות סובלים לעתים קרובות מהתמקדות ירודה, מטושטש תנועה או חפצים. Algorithms חייב להיות חזק להשפלה כזו, או לכלול שלב בדיקה איכות לפני הניתוח.
(FLT:0Data Hunger and Annotation Costs: Embeddance Costs: Embeddd: 3) מודלים למידה עמוקה דורשים עשרות אלפי תמונות מובנים במומחיות. Obtaining pixel-level התווית (למשל, עבור פיזור כלי שיט) היא אסטרטגיות מאוד אינטנסיביות של עבודה.
(FLT:0) יחסיות: 1.FLT:1 טבע "הקופסא השחורה" של רשתות עצביות עמוקות מעלה חששות בהקשר רפואי.אם המטופל מפתח DR מתקדם למרות קריאת AI מרגיעה, רופאים צריכים להבין מדוע המודל החמצם את החריגות.התקדמות במנגנוני תשומת לב והסברים המבוססים על קונספט משתפרת.
(FLT:0) כלליזנטיות על פני מכשירים:FLT:1ir מצלמות Fundus מיצרנים שונים מייצרים תמונות עם איזון צבע משתנה, החלטה, שדה של ראייה.מודלים המוכשרים על מכשיר אחד עשויים להופיע גרוע יותר על טכניקות הסתגלות דומיין, כגון העברת סגנון ואימון אדמירורי, במטרה להפוך אלגוריתמים לאבחון המכשיר.

במבט קדימה, כמה כיוונים מבטיחים לשפר עוד יותר את התפקיד של זיהוי דפוס בניתוח מיקרו-וסקולרי סוכרתי:

(FLT:0)Multimodal Fusion:FLT:1 משלב צילום של Fundus, OCT, OCTA ו FA באמצעות ארכיטקטורות למידה עמוקה יכולים ללכוד מידע משלים.לדוגמה, מודל שבו זמנית מנתח תמונות פונדנוס ו- OCT B-scans עשוי לזהות גם כתמים גלויים וגם edema subclinical, שיפור דיוק אבחון עבור סוכרתית.
(FLT:0) למידה לטווח ארוך: מערכות נוכחיות של LT:1 לנתח ביקור יחיד. אלגוריתמים עתידיים תכלול תמונות קודמות כדי לזהות שינוי לאורך זמן, באמצעות רשתות עצביות חוזרות ונשנות או מודלים טרנספורמטים שמודלים מסלולים זמניים.
(FLT:0) הסבירות והאמינות של AI:03F1) הגופים הרגולטוריים דורשים יותר ויותר שמערכות בינה מלאכותית מספקות חשיבה מפרשים.שיטות המייצרות הסברים לשוניים טבעיים או מדגישות את הפגמים המדויקים שמניעים ציון יאפשרו אימוץ וקבלה מינוטית.
(FLT:0) אינטגרציה עם גורמי סיכון מערכתיים: ⁇ FLT 1:1 שינויים מיקרו-וסקולריים Retinal לא מתרחשים בבידוד.מודלים המשלבים מטא-נתונים של מטופלים - המוגלובין A1c, לחץ דם, רמות שומנים, משך סוכרת - יכול לשפר את stratification הסיכון.

מסקנה

זיהוי דפוס עבר מסקרנות מחקר ככלי מאומת קלינית לניתוח vasculature retinal בנזק מיקרו-וסקולרי סוכרתי. על ידי הפעלת זיהוי וזיהוי של תכונות פתולוגיות מוקדמות, טכניקות אלה מאפשרות התערבות קודמת, ניטור מדויק יותר, ותוכניות סינון מדרגי שיכול להגיע לאוכלוסיות מוחלשות באופן מיידי.

(ב) מקורות קריאה נוספים כוללים האקדמיה האמריקנית לרפואת עיניים (Ohthalmology's P practice Pattern for Diabetic Retinopathy (FLT:1https: www.aao.org/p-pra-pra-pere-tern/diabetic-retinopathy-pFalphFalLT:2) וסקירה מקיפה של אינטליגנציה מלאכותית ב-Crytinodivialdiversation in Reduction in Reduction/Fancy: 243/Fintance (DI)