Метод выделения области хориоидеи и ее количественного анализа на изображениях оптической когерентной томографии для диагностики заболеваний глаза

Обложка

Цитировать

Полный текст

Открытый доступ Открытый доступ
Доступ закрыт Доступ предоставлен
Доступ закрыт Только для подписчиков

Аннотация

Предлагается технология выделения сосудистой ткани глаза человека и подсчета хориоидального сосудистого индекса на изображениях оптической когерентной томографии. Хориоидея представляет собой одну из наиболее васкуляризированных структур человеческого тела и играет незаменимую роль в питании фоторецепторов. Предлагаемый нами подход для диагностического анализа области хориоидеи основан на использовании метода компенсации теней изображений оптической когерентной томографии с последующей их фильтрацией и бинаризацией. Технология позволила автоматизировать подсчет значения хориоидального сосудистого индекса, который служит важным показателем в исследовании сосудистого слоя при проведении диагностики заболеваний глаза. Рассмотрена технология выделения области хориоидеи и количественной оценки хориоидального сосудистого индекса на изображениях оптической когерентной томографии для выявления эндокринной офтальмопатии. Хориоидея – одна из наиболее васкуляризированных структур человеческого тела и играет незаменимую роль в питании фоторецепторов.

Об авторах

Н. С. Демин

НИЦ «Курчатовский институт»; Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева

Автор, ответственный за переписку.
Email: volfgunus@gmail.com

Институт систем обработки изображений

Россия, Москва; Самара

Н. Ю. Ильясова

НИЦ «Курчатовский институт»; Самарский национальный исследовательский университет им. академика С.П. Королева

Email: ilyasova.nata@gmail.com

Институт систем обработки изображений

Россия, Москва; Самара

Р. Т. Самигуллин

НИЦ «Курчатовский институт»

Email: samigullin.ravil2015@yandex.ru

Институт систем обработки изображений

Россия, Москва

Список литературы

  1. Шагалова П.А., Ерофеева А.Д., Орлова М.М. и др. Исследование алгоритмов предобработки изображений для повышения эффективности распознавания медицинских снимков// Тр. НГТУ им. Р.Е. Алексеева. 2020. № 1 (128). С. 25–32.
  2. Medeiros F.A., Jammal A.A., Thompson A.C. From Machine to Machine: an OCT-trained Deep Learning Algorithm for Objective Quantification of Glaucomatous Damage in Fundus Photographs //Ophthalmology. 2019. № 126(4). P. 513–521.
  3. An G., Omodaka K., Hashimoto K. et al. Glaucoma Diagnosis with Machine Learning Based on Optical Coherence Tomography and Color Fundus Images // Healthcare Engineering. 2019. № 2019.
  4. Copete S., Flores-Moreno I., Montero J.A., Duker J.S., Ruiz-Moreno J.M. Direct Comparison of Spectral-Domain and Swept-Source OCT in the Measurement of Choroidal Thickness in Normal Eyes // British J. of Ophthalmology. 2014. № 98 (3). P. 334–338.
  5. Ng W.Y., Ting D.S.W., Agrawal R. et al. Choroidal Structural Changes in Myopic Choroidal Neovascularization After Treatment with Antivascular Endothelial Growth Factor Over 1 Year // Investig. Ophthalmol. Vis. Sci. 2016. № 57. P. 4933–4939.
  6. Kuroda Y., Ooto S., Yamashiro K. et. al. Increased Choroidal Vascularity in Central Serous Chorioretinopathy Quantified Using Swept-Source Optical Coherence Tomography // American J. Ophthalmology. 2016. № 169. P. 199–207.
  7. Vupparaboina K.K., Dansingani K.K., Goud A. et al. Quantitative Shadow Compensated Optical Coherence Tomography of Choroidal Vasculature // Scientific Reports. 2018. № 8 (6461).
  8. Singh S.R., Vupparaboina K. K., Goud A. et. al. Choroidal Imaging Biomarker // Surv. Ophthalmol. 2019. № 64. P. 312–333.
  9. Park Y., Cho K.J. Choroidal Vascular Index in Patients with Open Angle Glaucoma and Preperimetric Glaucoma // PLoS ONE. 2019. № 14 (3).
  10. Ozcaliskan S., Balci S., Yenerel N.M. Choroidal Vascularity Index Determined by Binarization of Enhanced Depth Imaging Optical Coherence Tomography Images in Eyes with Intermediate Age-Related Mascular Degeneratiob // European J. Ophtalmology. 2020. № 30 (6). P. 1512–1518.
  11. Agrawal R., Wei X., Goud A., Vupparaboina K.K., Jana S., Chhablani J. Influence of Scanning Area on Choroidal Vascularity Index Measurement Using Optical Coherence Tomography // Acta Ophthalmol. 2017. № 95. P. 770–775.
  12. Wei X., Mishra C., Kannan N. B. et al. Choroidal Structural Analysis and Vascularity Index in Retinal Dystrophies // Acta Ophthalmol. 2019. № 97 (1). P. 116–121.
  13. Gora M., Karnowski K., Szkulmowski M. et. al. Ultra High-speed Swept Source OCT Imaging of the Anterior Segment of Human Eye at 200 kHz with Adjustable Imaging Range // Optics Express. 2009. № 17. P. 14880–4894.
  14. Betzler B.K., Ding J., Wei X. et al. Choroidal Vascularity Index: a Step Towards Software as a Medical Device // British J. Ophthalmology. 2022. № 106. P. 149–155.
  15. Agrawal R., Salman M., Tan K. A. et al. Choroidal Vascularity Index (CVI)-A Novel Optical Coherence Tomography Parameter for Monitoring Patients with Panuveitis? // PLoS One. 2016. № 11 (1). P. e0146344.
  16. Girard M.J., Strouthidis N.G., Ethier C.R., Mari J.M. Shadow Removal and Contrast Enhancement in Optical Coherence Tomography Images of the Human Optic Nerve Head // Investigative Ophthalmology & Visual Science. 2011. № 58. P. 7738–7748.
  17. Cheong H., Devalla S. K., Chuangsuwanich T. et. al. OCT-GAN: Single Step Shadow and Noise Removal From Optical Coherence Tomography Images of the Human Optic Nerve Head // Biomedical Optics Express. 2021. № 12. P. 1482–1498.
  18. Shin Y.U., Lee S.E., Kang M.H., Han S.W., Yi J.H., Cho H. Evaluation of Changes in Choroidal Thickness and the Choroidal Vascularity Index After Hemodialysis in Patients with End-stage Renal Disease by Using Swept-Source Optical Coherence Tomography // Med. (Baltim.). 2019. № 98.
  19. Jia Y., Tan O., Tokayer J. et al. Split-spectrum Amplitude-decorrelation Angiography with Optical Coherence Tomography // Optics Express. 2012. № 20. P. 4710–4725.
  20. Zhang M., Hwang T. S., Campbell J. P. et al. Projection-resolved Optical Coherence Tomographic Angiography // Biomedical Optics Express. 2016. № 7. P. 816–828.
  21. Tan K.A., Gupta P., Agarwal A. et al. State of Science: Choroidal Thickness and Systemic Health // Surv. Ophthalmol. 2016. № 61. P. 566–581.
  22. Pellegrini M., Giannaccare G., Bernabei F. et. al. Choroidal Vascular Changes in Arteritic and Nonarteritic Anterior Ischemic Optic Neuropathy // American J. Ophthalmol. 2019. № 205. P. 43–49.
  23. Betzler B.K., Ding J., Wei X. et al. Choroidal Vascularity Index: a Step Towards Software as a Medical Device // British J. of Ophthalmology. 2022. № 106. P. 149–155.
  24. Iovino C., Pellegrini M., Bernabei F. et al. Choroidal Vascularity Index: An In-Depth Analysis of This Novel Optical Coherence Tomography Parameter // J. Clin. Med. 2020. № 9 (2).
  25. Laviers H., Zambarakji H. Enhanced Depth Imaging-OCT of the Choroid: a Review of the Current Literature // Graefe’s Arch. Clin. Exp. Ophthalmol. 2014. № 252 (12). P. 1871–1883.
  26. Agrawal R., Ding J., Sen P. Exploring Choroidal Angioarchitecture in Health and Disease Using Choroidal Vascularity Index // Progress in Retinal and Eye Research. 2020. № 77(100829).
  27. Sezer T., Altınışık M., Koytak İ.A., Özdemir M.H. The Choroid and Optical Coherence Tomography // Turk. Oftalmoloiji Derg. 2016. № 46. P. 30–37.

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© Российская академия наук, 2024