ophthalmologyОфтальмологияOphthalmology in Russia1816-50952500-0845Ophthalmology10.18008/1816-5095-2013-1-4-7ophthalmology-44Research ArticleОбщие вопросыGeneral IssuesАвтоматизированный дистанционный скрининг заболеваний глазного днаAutomated screening for retinopathyРодинА. С.RodinA. S.

Кафедра офтальмологии факультета фундаментальной медицины

www.elitvision.ru

АкопянВ. С.AkopyanV. S.

Кафедра офтальмологии факультета фундаментальной медицины

СеменоваН. С.SemenovaN. S.

Кафедра офтальмологии факультета фундаментальной медицины

КрыловА. С.KrylovA. S.

Лаборатория математических методов обработки изображений

Факультет высшей математики и кибернетики

МГУ им. М. В. ЛомоносоваRussian Federation20131007201410147Copyright © Родин А.С., Акопян В.С., Семенова Н.С., Крылов А.С., 20142014Родин А.С., Акопян В.С., Семенова Н.С., Крылов А.С.Rodin A.S., Akopyan V.S., Semenova N.S., Krylov A.S.Данная работа распространяется под лицензией Creative Commons Attribution 4.0.This work is licensed under a Creative Commons Attribution 4.0 License.https://www.ophthalmojournal.com/opht/article/view/44Цель

Цель. Подтверждение возможностей удаленной оценки снимков сетчатки с помощью автоматизированной компьютерной программы и оценка показателей ее клинической информативности (чувствительность, специфичность) при выявлении разнородной патологии сетчатки.

Методы

Методы. Разработанная программа автоматизированного распознавания снимков сетчатки была установлена на удаленный компьютер, находящийся на расстояние более чем 7400 километров. С помощью установленной программы проводилось распознавание признаков патологических процессов на 70 фотоизображениях сетчатки.

Результаты

Результаты. Исследование продемонстрировало возможности дистанционного скрининга ретинопатии с использованием дистанционных телемедицинских систем. Клиническая нформативность дистанционного скрининга с использованием разработанной компьютерной программы может быть выражена показателями чувствительности и специфичности, достигающими 73 % и 72 %, соответственно.

Заключение

Заключение. Разработанный программный модуль позволяет за короткий период времени провести обработку большого количества изображений глазного дна, полученных при скрининговой диагностике. При этом с высокой точностью могут быть выявлены признаки наиболее распространенных и социально значимых заболеваний сетчатки глаза, таких как диабетическая ретинопатия, возрастная макулярная дегенерация и хориоретиниты.

Retinal pathology is a common cause of an irreversible decrease of central vision commonly found amongst senior population. Detection of the earliest signs of retinal diseases can be facilitated by viewing retinal images available from the telemedicine networks. To facilitate the process of retinal images, screening software applications based on image recognition technology are currently on the various stages of development.

Purpose

Purpose: To develop and implement computerized image recognition software that can be used as a decision support technologyfor retinal image screening for various types of retinopathies.

Methods

Methods: The software application for the retina image recognition has been developed using C++ language. It was tested on dataset of 70 images with various types of pathological features (age related macular degeneration, chorioretinitis, central serous chorioretinopathy and diabetic retinopathy).

Results

Results: It was shown that the system can achieve a sensitivity of 73 % and specificity of 72 %.

Conclusion

Conclusion: Automated detection of macular lesions using proposed software can significantly reduce manual grading workflow. In addition, automated detection of retinal lesions can be implemented as a clinical decision support system for telemedicine screening. It is anticipated that further development of this technology can become a part of diagnostic image analysis system for the electronic health records.

заболевания сетчаткискрининговая диагностикадистанционные телемедицинские системыretinal pathologydiagnosticstelemedicine screeningReferencesWhited J. D., Datta S. K., Aiello L. M. A modeled economic analysis of a digital tele-ophthalmology system as used by three federal health care agencies for detecting proliferative diabetic retinopathy // Telemed J E Health. 2005. V. 1.P. 641‑651.Whited J. D., Datta S. K., Aiello L. M. A modeled economic analysis of a digital tele-ophthalmology system as used by three federal health care agencies for detecting proliferative diabetic retinopathy // Telemed J E Health. 2005. V. 1.P. 641‑651.Dua S., Acharya R. Computational analysis of the human eye with applications 2011, World Scientific, Singapore.Dua S., Acharya R. Computational analysis of the human eye with applications 2011, World Scientific, Singapore.Антонов Е. А., Акопян В. С., Родин А. С. и др. Методы автоматизированной обработки изображений сетчатки в телемедицинском скрининге диабетической ретинопатии. Обзор литературы // Офтальмология. 2011. Т. 8, № 3. С.4‑8.Антонов Е. А., Акопян В. С., Родин А. С. и др. Методы автоматизированной обработки изображений сетчатки в телемедицинском скрининге диабетической ретинопатии. Обзор литературы // Офтальмология. 2011. Т. 8, № 3. С.4‑8.Chernomorets A. A., Krylov A. S., Nasonov A. V., et al. Automated processing of retinal images // In: 21‑th International Conf. Computer Graphics GraphiCon’2011. Moscow, Russia, 2011. P. 78−81.Chernomorets A. A., Krylov A. S., Nasonov A. V., et al. Automated processing of retinal images // In: 21‑th International Conf. Computer Graphics GraphiCon’2011. Moscow, Russia, 2011. P. 78−81.National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. National Diabetes Statistics. http://diabetes.niddk.nih.gov / dm / pubs / statistics / index. htm#12. (Дата обращения 11.07.2012).National Institute of Diabetes and Digestive and Kidney Diseases. National Diabetes Statistics. http://diabetes.niddk.nih.gov / dm / pubs / statistics / index. htm#12. (Дата обращения 11.07.2012).Cavallerano A. A., Cavallerano J. D., Katalinic P. Use of Joslin Vision Network digitalvideo nonmydriatic retinal imaging to assess diabetic retinopathy in a clinical programme // Retina. 2003. V. 23. P. 215‑223.Cavallerano A. A., Cavallerano J. D., Katalinic P. Use of Joslin Vision Network digitalvideo nonmydriatic retinal imaging to assess diabetic retinopathy in a clinical programme // Retina. 2003. V. 23. P. 215‑223.Lin D. Y., Blumenkranz M. S., Brothers R. J. The sensitivity and specificity of singlefield nonmydriatic monochromatic digital fundus photography with remote interpretation for diabetic retinopathy screening: a comparison with ophthalmoscopy and standardized mydriatic color photography // Am J Ophthalmol. 2002. V. 134. P. 204‑213.Lin D. Y., Blumenkranz M. S., Brothers R. J. The sensitivity and specificity of singlefield nonmydriatic monochromatic digital fundus photography with remote interpretation for diabetic retinopathy screening: a comparison with ophthalmoscopy and standardized mydriatic color photography // Am J Ophthalmol. 2002. V. 134. P. 204‑213.Zimmer-Galler I. E., Zeimer R. Feasibility of screening for high-risk age-related macular degeneration with an Internet-based automated fundus camera // Ophthalmic Surg Lasers Imaging. 2005. V. 36. P. 228‑236.Zimmer-Galler I. E., Zeimer R. Feasibility of screening for high-risk age-related macular degeneration with an Internet-based automated fundus camera // Ophthalmic Surg Lasers Imaging. 2005. V. 36. P. 228‑236.Mason J. National screening for diabetic retinopathy: Clear vision needed // Diabet. Med. 2003. V. 20. P. 959‑961.Mason J. National screening for diabetic retinopathy: Clear vision needed // Diabet. Med. 2003. V. 20. P. 959‑961.

The authors declare that there are no conflicts of interest present.