Автоматизированный дистанционный скрининг заболеваний глазного дна

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. 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. 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. 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.

1. 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.

2. Dua S., Acharya R. Computational analysis of the human eye with applications 2011, World Scientific, Singapore.

3. 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.

4. 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.

5. 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).

6. 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.

7. 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.

8. 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.

9. Mason J. National screening for diabetic retinopathy: Clear vision needed // Diabet. Med. 2003. V. 20. P. 959‑961.