В ЛЭТИ обучили нейросеть определять патологию сетчатки, которая возникает при сахарном диабете
Разработка поможет офтальмологам диагностировать диабетическую ретинопатию на раннем этапе ее прогрессирования по изображениям сетчатки глаза. Данное заболевание также может служить одним из первых признаков развития сахарного диабета.
Диабетическая ретинопатия — это повреждение сетчатки глаза, которое возникает у людей в возрасте от 20 до 65 лет с сахарным диабетом. При данной патологии у человека меняется структура стенки кровеносных сосудов сетчатки глаза, вследствие чего жидкость проникает во внутрисетчаточное пространство. В число главных симптомов диабетической ретинопатии входят снижение зрения, мерцающие «звездочки», дискомфорт и боль в глазах, снижение остроты зрения и присутствие пелены перед глазами.
Такие негативные изменения могут привести к полной потере зрения ввиду осложнения, поэтому важно вовремя ее диагностировать. Однако чаще всего диабетическая ретинопатия первое время протекает бессимптомно, что затрудняет ее выявление на ранних стадиях развития. В связи с этим врачам требуются инструменты, позволяющие выявлять данную патологию до ее обострения.
«Мы разработали математическую модель, с помощью которой можно по изображениям сетчатки глаза выявить диабетическую ретинопатию на ранней стадии болезни с точностью в 88,7%. А поскольку данная патология является следствием нарушения нормального уровня глюкозы в крови, нейросеть можно использовать также и для ранней диагностики сахарного диабета», – поясняет уководитель проекта, аспирант кафедры биотехнических систем СПбГЭТУ «ЛЭТИ» Али Султан Маея.
Разработанная модель может распознавать диабетическую ретинопатию на фотоснимках глаза по таким признакам как кровоизлияние, скопление липидов, рост кровеносных сосудов, а также истончение их стенок. На данный момент ученые ЛЭТИ занимаются сбором большей информации об анатомии глазного дна, методах его оценки, а также об их автоматизации для повышения точности определения патологии с помощью искусственного интеллекта.
По словам руководителя проекта, разработка математической модели глубокого обучения для нейронной сети служит первым шагом в создании инновационного аппаратно-информационно комплекса для оценки состояния глазного дна. Таким образом комплекс может послужить способом определения тех медицинских признаков, которые будут получены из изображения сетчатки глаза.
«В перспективе можно разработать аппарат в виде очков, который сможет автоматически сканировать глаз, находя регион сетчатки с помощью ИИ, а также оценивать не только стадию диабетической ретинопатии, но и стадию других заболеваний глаз, взаимосвязанных с диабетом (катаракты, глаукомы)», – отмечает Али Султан Маея.
Результаты исследования о новом подходе к автоматической диагностике диабетической ретинопатии с использованием моделей глубокого обучения представлены в сборнике научной конференции IV International Conference on Neural Networks and Neurotechnologies.