ОРИГИНАЛЬНОЕ ИССЛЕДОВАНИЕ

Алгоритм сегментации ОКТ изображений макулы для анализа пациентов с возрастной макулярной дегенерацией

Р. Р. Ибрагимова1, И. И. Гильманов2, Е. А. Лопухова2, И. А. Лакман1,2, А. Р. Билялов1, Т. Р. Мухамадеев1,3, Р. В. Кутлуяров2, Г. М. Идрисова1,3
Информация об авторах

1 Башкирский государственный медицинский университет, Уфа, Россия

2 Уфимский государственный авиационный технический университет, Уфа, Россия

3 Закрытое акционерное общество «Оптимедсервис», Уфа, Россия

Для корреспонденции: Рада Радиковна Ибрагимова
ул. Ленина, д. 3, г. Уфа, 450008, Россия; ur.xednay@6102adar.avomigarbi

Информация о статье

Финансирование: исследование частично выполнено в рамках работ по государственному заданию Минобрнауки России для ФГБОУ ВО «УГАТУ» (код научной темы #FEUE-2021-0013, соглашение № 075-03-2021-014) в молодежной научно-исследовательской лаборатории НОЦ «Сенсорные системы на основе устройств интегральной фотоники» (разделы «Материалы и методы», «Результаты исследования», «Обсуждение результатов»), а также в рамках проекта, поддержанного субсидией в области науки из бюджета Республики Башкортостан для государственной поддержки научных исследований, проводимых под руководством ведущих ученых (НОЦ-РМГ-2021, соглашение с ФГБОУ ВО «УГАТУ») (раздел «Введение»).

Вклад авторов: Р. Р. Ибрагимова — обзор литературы, получение и анализ данных, написание статьи; И. И. Гильманов — разработка программного обеспечения, поиск базы данных, тестирование существующих компонентов кода; Е. А. Лопухова — разработка программного обеспечения, написание статьи, получение и анализ данных; И. А. Лакман, Т. Р. Мухамадеев, Р. В. Кутлуяров — концепция и дизайн исследования, научное редактирование; А. Р. Билялов — научное редактирование; Г. М. Идрисова — анализ данных, научное редактирование.

Соблюдение этических стандартов: исследование проведено в соответствии с принципами Хельсинкской декларации; все пациенты подписали добровольное информированное согласие на проведение ОКТ.

Статья получена: 03.11.2022 Статья принята к печати: 03.12.2022 Опубликовано online: 27.12.2022
|

Одной из основных причин слепоты и слабовидения у лиц старшего трудоспособного возраста является возрастная макулярная дегенерация (ВМД), для диагностики которой крайне важны результаты оптической когерентной томографии (ОКТ). Создание рекомендательной системы для анализа ОКТ-снимков позволит сократить время на обработку визуальной информации и снизить вероятность ошибок в процессе работы врача. Целью исследования было разработать алгоритм сегментации для анализа данных ОКТ макулы пациентов с ВМД, позволяющий, основываясь на форме выделенных патологий, корректно предсказывать стадию развития ВМД. Разработана программа на языке программирования Python с использованием библиотеки PyTorch и TensorFlow. Качество работы программы оценили на ОКТ-изображениях макулы 51 пациента с ВМД ранней, промежуточной и поздней стадий. Разработан алгоритм сегментации ОКТ-снимков, основанный на сверточной нейронной сети. В качестве архитектуры сверточной нейронной сети была выбрана сеть UNet. Нейронная сеть обучена на ОКТ-снимках макулы 125 пациентов (197 глаз). Авторский алгоритм продемонстрировал 98,1% верно сегментированных областей на ОКТ-снимках, наиболее важных для диагностики и определения стадии ВМД. Взвешенная чувствительность и специфичность классификатора стадий ВМД составили соответственно 83,8% и 84,9%. Разработанный алгоритм перспективен в качестве рекомендательной системы, реализующей классификацию ВМД на основе данных, способствующей принятию решений о тактике лечения пациентов.

КОММЕНТАРИИ (0)