Сетевое издание
Современные проблемы науки и образования
ISSN 2070-7428
"Перечень" ВАК
ИФ РИНЦ = 1,120

РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПРОТОКОЛОВ ОПТИЧЕСКОЙ КОГЕРЕНТНОЙ ТОМОГРАФИИ СЕТЧАТКИ ГЛАЗА И АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СОСТАВЛЕНИЯ ИХ ОПИСАНИЙ

Арзамасцев А.А. 1, 2 Фабрикантов О.Л. 2, 3 Зенкова Н.А. 4 Кулагина Е.В. 2
1 ФГБОУ ВО «Воронежский государственный университет»
2 ФГАУ «НМИЦ «МНТК «Микрохирургия глаза» им. академика С.Н. Федорова» Минздрава России, Тамбовский филиал
3 ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина», Медицинский институт
4 ФГБОУ ВПО «Тамбовский государственный университет им. Г.Р. Державина»
Приводятся алгоритм и краткое описание программы, предназначенной для анализа протоколов оптической когерентной томографии сетчатки глаза. Программа позволяет автоматизированно составлять описание общей картины заболевания, наблюдаемого у пациента офтальмологической клиники. Ее действие основано на интеллектуальном анализе графического файла протокола, получаемого с прибора DRI OCT Triton 3D optical coherence tomography и карты толщин сетчатки глаза. Основными этапами работы программы являются: сохранение участка графического файла, ответственного за карту толщин сетчатки в отдельный файл; подсчет средней толщины сетчатки по зонам карты; определение соответствий между толщиной сетчатки в каждой зоне и описаниями; выгрузка описаний в отдельный файл MS Word. Математическую основу программы составляют: аппроксимация таблицы соответствия толщин и цветов на карте; математико-логическая модель принадлежности рассматриваемой точки к определенной зоне; система логических связей между толщиной сетчатки по зонам и их описанием. Программа реализована в среде Anaconda 2.0.3 с поддержкой современных версий Python и тематических модулей, таких как NumPy, SciPy, Python Imaging Library (PIL) и иные, с использованием Jupyter Lab 3.0.14 и Jupyter Notebook 6.3.0.
оптическая когерентная томография
сетчатка глаза
программа для анализа протоколов
1. Huang D., Swanson E.A., Lin C.P., Schuman J.S., Stinson W.G., Chang W., Hee M.R., Flotte T., Gregory K., Puliafito C.A. Optical coherence tomography. Science. 1991. Vol. 254. P. 1178-1181. DOI: 10.1126/science.1957169.
2. Chua S. High-Definition Optical Coherence Tomography for the Study of Evolution of a Disease. Dermatology Bulletin. 2015. Vol 26. No. 1. P. 2-3.
3. Semoun O., Coscas F., Coscas G., Lalloum F., Srour M., Souied E.H. En face enhanced depth imaging optical coherence tomography of polypoidal choroidal vasculopathy. Br J. Ophthalmol . 2016. Vol. 100. No. 8. P. 1028-1034. DOI: 10.1136/bjophthalmol-2015-307494.
4. Alasil T., Ferrara D., Adhi M., Brewer E., Kraus M.F., Baumal C.R., Hornegger J., Fujimoto J.G., Witkin A.J., Reichel E., Duker J.S., Waheed N.K. En face imaging of the choroid in polypoidal choroidal vasculopathy using swept-source optical coherence tomography. Am J. Ophthalmol. 2015. Vol. 159. No. 4. P. 634-643. DOI: 10.1016/j.ajo.2014.12.012.
5. Арзамасцев А.А., Фабрикантов О.Л., Зенкова Н.А., Кулагина Е.В. Методика анализа протоколов оптической когерентной томографии сетчатки с использованием библиотеки Python Imaging Library (PIL) // Фундаментальные и прикладные научные исследования: актуальные вопросы, достижения и инновации: сборник статей Международной научно-практической конференции (12 августа 2021 г, Казань): / в 2 ч. Ч. 2. Уфа: Издательство OMEGA SCIENCE, 2021. С. 175-178.
6. Рамсундар Б., Истман П., Уолтерс П., Панде В. Глубокое обучение в биологии и медицине / пер. с анг. В. С. Яценкова. М.: ДМК Пресс, 2020. 200 с.
7. Харрисон М. Машинное обучение: карманный справочник. Краткое руководство по методам структурированного машинного обучения на Python: Пер. с англ. СПб.: ООО "Диалектика", 2020. 320 с.

Оптическая когерентная томография является наиболее высокотехнологичным и информативным методом выявления патологии сетчатки глаза. Используемые в настоящее время оптические когерентные томографы имеют значительную разрешающую способность и позволяют бесконтактным способом и оперативно получить томографические срезы и карты толщины сетчатки глаза [1, 2].

Однако описание и интерпретация результатов исследования требуют высокой квалификации и специальной подготовки врача-офтальмолога, так как различные модели оптических когерентных томографов имеют разные протоколы сканирования [3, 4]. Так, например, в Тамбовском филиале НМИЦ «МНТК “Микрохирургия глаза” им. академика С.Н. Федорова» Минздрава России ежедневно требуется интерпретация 40–50 протоколов пациентов. При среднем времени на составление описания около 20 мин получаем существенные трудозатраты опытных специалистов порядка 13–17 ч в сутки. Поскольку процесс анализа протоколов достаточно алгоритмичен, было бы желательно хотя бы частично передать данную работу компьютеру.

Целью работы является разработка специализированного программного обеспечения для анализа протоколов оптической когерентной томографии сетчатки глаза и автоматизированного составления их описаний.

Материалы и методы исследования

В данной работе, являющейся продолжением [5], приведено краткое описание разработанного нами специализированного программного обеспечения, предназначенного для автоматизированного анализа протоколов, полученных непосредственно с прибора в графическом формате, их интеллектуального анализа и составления описаний, что существенно упрощает работу врача-офтальмолога. При этом применяли описания современных библиотек языка Python [6, 7]. Использование данной программы, по нашему мнению, увеличит доступность применения современного высокотехнологичного и высокоточного метода диагностики сложных случаев глазных заболеваний и будет способствовать более широкому внедрению данного метода исследований в клиническую практику.

Общая блок-схема работы программы показана на рисунке. 1. Ее наиболее важными частями являются: 1) анализ протокола и определение, особенности какого глаза (правого или левого) он отражает; 2) подсчет средней толщины сетчатки глава по зонам; 3) классификация результатов подсчета и автоматизированное составление описаний с записью их в файл MS Word, который при необходимости, может отредактировать врач-офтальмолог.

 

Рис. 1. Последовательность действий при разработке программы

Результаты исследования и их обсуждение

На рисунках 2а, 2б показаны карта толщины сетчатки глаза и ее представление по зонам 1–9. Математическая модель, позволяющая описывать принадлежность точки к определенной зоне, может быть задана с учетом уравнений пяти линий, приведенных на рисунке 2б.

Пиксели карты, соответствующие зонам 1–9, ограничены тремя окружностями (линии 1–3) и двумя прямыми (линии 4 и 5). В системе координат, показанной на рисунке 2б, уравнения этих линий выглядят следующим образом.

Линия 1:

(1)

Линия 2:

(2)

Линия 3:

(3)

Линия 4:

(4)

Линия 5:

(5)

Формулы (1)–(5) позволяют выделить из всей совокупности точек карты лишь пиксели, принадлежащие рассматриваемой зоне.

Например, для зоны 1, ограниченной линиями 1, 2, 4 и 5, система неравенств, указывающая на принадлежность точки, в соответствии с формулами (1)(5) примет следующий вид:

(6)

Системы неравенств, указывающие на принадлежность точки другим зонам, составлены аналогично на основании формул (1)(5). Данные неравенства позволяют сформировать математическую модель принадлежности точки (пикселя) к той или иной зоне карты толщин сетчатки (рис. 2).

На рисунке 3 показано соответствие цвета карты (рис. 2а) в формате RGB толщине сетчатки глаза. Весь диапазон толщин разбит на 6 участков, для каждого из которых с использованием метода наименьших квадратов получено аппроксимирующее уравнение, связывающее толщину сетчатки с амплитудой ведущего цвета. Такие аппроксимации для участков 14 показаны на рисунке 4, а для других участков получены аналогичные зависимости.

Таким способом получена общая формула (7), позволяющая связать амплитуды ведущих цветов RGB и толщину сетчатки. Использование этой формулы для зон 1–9 позволяет рассчитать средние толщины для них.

 

(7)

где Th толщина сетчатки глаза, мкм; R, G, B амплитуда красного, зеленого и синего цветов, представленная целыми числами 0255.

а б

Рис. 2. а – карта толщины сетчатки глаза, полученная с прибора; б – ее представление по зонам 19

На заключительном этапе программа производит интеллектуальный анализ полученных значений и создает описание. Например, для зон 1 и 6 описание получается исходя из следующих соображений.

Зона № 1 (верхняя перифовеа). Th<140 мкм – значительное истончение сетчатки в верхней перифовеа. Th=140180 мкм – умеренное истончение сетчатки в верхней перифовеа. Th=181–218 мкм – незначительное истончение сетчатки в верхней перифовеа. Th=219–311 мкм – толщина сетчатки в верхней перифовеа в пределах нормальных значений. Th=312–340 мкм – незначительное утолщение сетчатки в верхней перифовеа. Th=341–400 мкм – умеренное утолщение сетчатки в верхней перифовеа. Th>400 мкм – значительное утолщение сетчатки в верхней перифовеа.

Зона № 6 (фовеа). Th<130 мкм – значительное истончение сетчатки в фовеа. Th=130160 мкм – умеренное истончение сетчатки в фовеа. Th=161–200 мкм – незначительное истончение сетчатки в фовеа. Th=201–300 мкм – толщина сетчатки в фовеа в пределах нормальных значений. Th=301-350 мкм – незначительное утолщение сетчатки в фовеа. Th=351–400 мкм – умеренное утолщение сетчатки в фовеа. Th>400 мкм – значительное утолщение сетчатки в фовеа.

Для других зон карты (рис. 2a) описания выглядят аналогичным образом.

Полученное описание протокола выгружается в отдельный файл MS Word, который в дальнейшем еще может быть отредактирован врачом-офтальмологом.

Рис. 3. Деление шкалы толщины сетчатки глаза и соответствующей ей палитры цветов (RGB) на участки 16. Красным показаны значения толщин сетчатки, соответствующие границам зон

Рис. 4. Аппроксимация с использованием метода наименьших квадратов зависимостей толщины сетчатки на карте (Th) от амплитуды ведущего цвета (R красный, G зеленый, B синий) для участков 14

Тестирование программы осуществляли в ходе вычислительных экспериментов для более чем 100 различных карт, средние значения толщины сетчатки для которых были получены с помощью прибора (протокол) и путем расчета. В таблице представлен один из результатов такого тестирования, в ходе которого получены оценки относительных погрешностей определения толщин сетчатки глаза на основе интеллектуального анализа карты. Максимальная относительная погрешность расчетов не превышает 13% при средней относительной погрешности 6,45%, что можно считать удовлетворительным результатом.

Проводили также сопоставление результатов автоматизированного составления описаний протокола с заключением врача-офтальмолога. В большинстве случаев такие описания совпадали. Однако, если врач считал необходимым внести незначительные дополнения, то это не представляло сложности ввиду того, что выходной файл с описанием поддерживал стандартный формат MS Word.

Величины погрешностей по зонам 19

Зона карты

Толщина сетчатки

по протоколу, мкм

Толщина сетчатки

по протоколу, расчет

Относительная

погрешность, %

1

315

329

4,44

2

275

259

5,81

3

375

374

0,27

4

346

352

1,73

5

342

314

8,18

6

433

391

9,69

7

404

370

8,41

8

366

320

12,56

9

289

309

6,92

Заключение

Использование автоматизированного интеллектуального анализа протоколов, полученных в виде графических файлов с прибора DRI OCT Triton 3D optical coherence tomography, значительно облегчает врачу-офтальмологу составление описаний патологий пациента за счет использования современных средства разработки, объединенных в среде Anaconda 2.0.3. Данная разработка способствует развитию цифровойплатформы здравоохранения, накапливающей, поддерживающей и развивающей систему научных знаний в сферемедициныи доступ к медицинскимсервисам на основе информационно-коммуникационных технологий.


Библиографическая ссылка

Арзамасцев А.А., Фабрикантов О.Л., Зенкова Н.А., Кулагина Е.В. РАЗРАБОТКА ПРОГРАММНОГО ОБЕСПЕЧЕНИЯ ДЛЯ АНАЛИЗА ПРОТОКОЛОВ ОПТИЧЕСКОЙ КОГЕРЕНТНОЙ ТОМОГРАФИИ СЕТЧАТКИ ГЛАЗА И АВТОМАТИЗИРОВАННОГО СОСТАВЛЕНИЯ ИХ ОПИСАНИЙ // Современные проблемы науки и образования. – 2021. – № 6. ;
URL: https://science-education.ru/ru/article/view?id=31208 (дата обращения: 03.02.2023).

Предлагаем вашему вниманию журналы, издающиеся в издательстве «Академия Естествознания»
(Высокий импакт-фактор РИНЦ, тематика журналов охватывает все научные направления)

«Фундаментальные исследования» список ВАК ИФ РИНЦ = 1.685