Preview

Офтальмология

Расширенный поиск

Автоматизированная система информационной поддержки врача-офтальмолога для морфологического описания состояния диска зрительного нерва

https://doi.org/10.18008/1816-5095-2020-4-817-823

Полный текст:

Аннотация

Цель: разработка автоматизированной системы поддержки принятия решений врачом-офтальмологом для решения задач по морфологическому описанию состояния диска зрительного нерва в норме и при патологии.

Методы. В качестве базового алгоритма разработанной системы поддержки принятия решений (СППР) лежит алгоритм накопления отсчетов яркости по диагонали, что позволяет решать задачу выделения границы диска зрительного нерва (ДЗН). На основе данного алгоритма предложены для выполнения следующих задач обработки изображений глазного дна следующие методики: выделение ДЗН, морфологическое описание границы ДЗН, выделение экскавации ДЗН. Проведено экспериментальное исследование влияния параметров на эффективность метода выделения ДЗН.

Результаты. Оценка эффективности предложенного алгоритма выделения границы на модели ДЗН показала, что величина перекрытия составила в среднем 0,985, что говорит о высокой точности. То есть алгоритм оценки диаметра изображения ДЗН достаточно устойчив к изменению таких параметров, как влияние уровня шума в сцене и смещение координат центра строба накопления отсчетов от координат центра изображения. Оценка эффективности методики морфологического описания границы ДЗН показала, что в среднем значение первой производной результата накопления отсчетов яркости по диагонали для изображений ДЗН с размытыми границами в 2 раза меньше, чем для изображений ДЗН с четкими границами. Исследована эффективность метода выделения границы для оценки величины экскавации ДЗН. Получено, что погрешность оценки величины экскавации составила в среднем 8,43 %.

Заключение. Предложенная система поддержки принятия решений позволяет автоматизировать процесс морфологического описания состояния ДЗН, в частности таких его параметров, как состояние границы и размер экскавации. Данный метод может быть использован при создании медицинских экспертных систем и программного обеспечения по обработке изображений глазного дна. 

Об авторах

Е. Г. Танаева
ФГБОУ ВО «Поволжский государственный технологический университет»; ГБУ РМЭ «Республиканская офтальмологическая больница им. Г.И. Григорьева»
Россия

аспирант, пл. Ленина, 3, Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, 424000;

врач-офтальмолог, ул. Пролетарская, 68а, Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, 424000



Р. Г. Хафизов
ФГБУО ВО «Поволжский государственный технологический университет»
Россия

профессор, доктор технических наук,

пл. Ленина, 3, Йошкар-Ола, Республика Марий Эл, 424000



Список литературы

1. Кацнельсон Л.А., Лысенко В.С., Балишанская Т.И. Клинический атлас патологии глазного дна. М.; 1997:152.

2. Lowell J., Hunter A., Steel D., Basu A., Ryder R., Fletcher E., Kennedy L. Optic nerve head segmentation. IEEE Trans. Medical Imaging. 2004;23(2):256–264. DOI: 10.1109/TMI.2003.823261

3. Li H.Q., Chutatape O. Automated feature extraction in color retinal images by a model based approach. IEEE Trans. Biomed. Eng. 2004;51(2):246–254. DOI: 10.1109/TBME.2003.820400

4. Rangayyan M., Xiaolu Z., Fábio J.A., Anna L.E. Detection of the Optic Nerve Head in Fundus Images of the Retina with Gabor Filters and Phase Portrait Analysis Rangaraj. Journal of Digital Imaging. 2010;23(4):438–453.

5. Sinthanayothin C., Boyce J.F., Cook H.L., Williamson, T.H. Automated localisation of the optic disc, fovea, and retinal blood vessels from digital colour fundus images. Br. J. Ophthalmol. 1999;83:902–910.

6. Yu H., Barriga E.S., Agurto C., Echegaray S., Pattichis M.S., Bauman W., Soliz P. Fast localization and segmentation of optic disk in retinal images using directional matched filtering and level sets. IEEE Trans. Inf. Technol. Biomed. 2012;16(4):644– 657. DOI: 10.1109/TITB.2012.2198668

7. Aquino M.E., Gegundez-Arias. D. M. Detecting the optic disc boundary in digital fundus images using morphological edge detection and feature extraction techniques, IEEE Trans. Med. Imag. 2010;29(11):1860–1869. DOI: 10.1109/ TMI.2010.2053042

8. Hoover A., Goldbaum M. Locating the optic nerve in a retinal image using the fuzzy convergence of the blood vessels. IEEE Trans. Med. Imag. 2003;22(8):951–958. DOI: 10.1109/TMI.2003.815900

9. Хафизов Р.Г., Танаева Е.Г. Метод выделения границы диска зрительного нерва на изображениях глазного дна. Медицинская техника. 2018;2:19–22.

10. Хафизов Р.Г., Танаева Е.Г. Автоматизация морфологического описания границы диска зрительного нерва на цифровых изображениях глазного дна. Офтальмология. 2018;15(3):325–329. DOI: 10.18008/1816-5095-2018-3-325-329

11. Лебедев О.И., Калижникова Е.А., Яровский А.Е. Топ-лист ведения пациентов с глаукомой: офтальмоскопия. Национальный журнал Глаукома. 2014;1:35–44.

12. Фурман Я.А., Кравецкий А.В., Передреев А.К., Роженцов А.А., Хафизов Р.Г., Егошина И.Л., Леухин А.Н. Введение в контурный анализ: приложение к обработке изображений и сигналов. М.: Физматлит; 2003:592.

13. Хафизов Р.Г., Танаева Е.Г., Егошин М.А. Метод выделения границ и автоматизация описания морфометрических параметров диска зрительного нерва на цифровых изображениях глазного дна. Системный анализ и управление в биомедицинских системах. 2018;17(1):122–126.


Для цитирования:


Танаева Е.Г., Хафизов Р.Г. Автоматизированная система информационной поддержки врача-офтальмолога для морфологического описания состояния диска зрительного нерва. Офтальмология. 2020;17(4):817-823. https://doi.org/10.18008/1816-5095-2020-4-817-823

For citation:


Tanaeva E.G., Khafizov R.G. The Automated Expert Support System for Optic Nerve Head Morphological Description. Ophthalmology in Russia. 2020;17(4):817-823. (In Russ.) https://doi.org/10.18008/1816-5095-2020-4-817-823

Просмотров: 225


Creative Commons License
Контент доступен под лицензией Creative Commons Attribution 4.0 License.


ISSN 1816-5095 (Print)
ISSN 2500-0845 (Online)