Катаракта является основной причиной нарушения зрения во всем мире и составляет более 50 процентов случаев слепоты в развивающихся странах. Диагностика состояния обычно включает трудоемкий метод офтальмологического обследования и оценки путем сравнения линзы человека с набором стандартных справочных фотографий (см. Изображение).
Теперь Янву Сюй и его сотрудники из Института исследований инфокоммуникаций A * STAR вместе с исследователями из Сингапура и Китая разработали систему для автоматической оценки степени тяжести катаракты с использованием фотографий, сделанных с помощью щелевой лампы. Этот метод предлагает потенциал для улучшения клинического лечения катаракты и может быть распространен на другие глазные заболевания в будущем.
Катаракты делятся на ядерные, корковые или задние в зависимости от их расположения и внешнего вида. Исследователи изучали ядерную катаракту, самый распространенный тип катаракты, при котором происходит помутнение или помутнение центральной части хрусталика. Сюй и его сотрудники проанализировали базу данных из 5378 изображений, сделанных с использованием освещения с помощью щелевой лампы, стандартного метода исследования и фотографирования катаракты.
На основе этого анализа исследовательская группа разработала компьютерную систему, в которой каждое изображение линзы разделено на три части – ядро, переднюю и заднюю части коры, а визуальные признаки извлекаются из сетки перекрывающихся участков для анализа. Программное обеспечение использует статистический процесс, известный как групповая регрессия разреженности, для определения степени каждой катаракты по стандартной системе оценок. Отличительным аспектом этапа регрессии разреженности групп является то, что он выбирает всего несколько групп характеристик интенсивности и текстуры в каждом изображении, что снижает влияние случайного шума и увеличивает скорость вычислений.
Хотя это и не первая попытка автоматической оценки катаракты, исследователи обнаружили, что их система превосходит существующие методы, более точно сопоставляя результаты ручной оценки, проведенной опытными клиницистами.
"Ручная оценка может быть субъективной, трудоемкой и дорогостоящей," говорит Сюй. "Наша автоматизированная система предлагает перспективу большей объективности и эффективности в диагностике и мониторинге этого серьезного состояния у огромного количества людей. Помимо первоначального диагноза, он также может помочь врачам отслеживать прогрессирование и лечение катаракты."
Теперь исследователи надеются усовершенствовать свое программное обеспечение и изучить возможность его применения при других заболеваниях глаз, таких как патологическая миопия, глаукома и возрастная дегенерация желтого пятна. Их конечная цель – разработать более комплексную коммерческую систему.
"Расчет не сложный," объясняет Сюй. "Он мог бы сформировать платформу для проверки зрения на основе технологии облачных вычислений, которая также могла бы предоставлять удаленные услуги."