Применение ИИ и инфракрасных тепловых изображений в офтальмологии
Испытывали ли вы когда-нибудь зуд или жжение в глазах после того, как слишком долго смотрели на экран компьютера или носили контактные линзы в течение всего дня? Поздравляем, у вас может быть состояние, называемое «синдром сухого глаза».
Болезнь сухого глаза — это распространенное заболевание, поражающее 8% населения, вызванное снижением количества или качества слез. Если не лечить, это состояние может привести к боли, язвам и даже рубцам на роговице. Таким образом, важна быстрая диагностика, которая проводится клинически с помощью 1) измерения слезопродукции (т.е. количества), 2) оценки стабильности слезной пленки (т.е. качества).
К сожалению, оба этих теста довольно неприятны:
1) Тест Ширмера — измерение слезопродукции. [фильтровальная бумага помещается под нижнее веко глаза для количественного определения степени увлажнения полоски в течение 5 минут.] Да, 5 минут…
2)Время разрыва слезы (TBUT) —оценка стабильности слезной пленки. [капли флуоресцеина наносят на поверхность глаза; время, необходимое для появления сухих пятен на роговице, оценивают с помощью зеленого флуоресцентного света.]
Оба этих теста являются субъективными, инвазивными и неудобными.
В недавнем исследовании ученые использовали тепловые инфракрасные изображения глаза вместе с алгоритмами машинного обучения преобразованием Габора и дискретным вейвлет-преобразованием (DWT)* для выявления сухости глаз. Эти методологии машинного обучения используются для извлечения признаков из определенных кадров изображений инфракрасной термографии, которые далее сегментируются по областям глаза, и данные анализируются соответствующим образом.
Этот метод предлагает несколько преимуществ:
- Он полуавтоматический, поэтому менее чувствителен к изменчивости между наблюдателями.
- Это более точно, чем стандартные клинические инструменты.
- Он не требует специального окрашивания и более удобен для пациента.
- Преобразование Габора и дискретное вейвлет-преобразование — это методы автоматического извлечения признаков из биомедицинских изображений.
Подробнее читайте здесь: Оценка испарительной сухости глаз с использованием тепловых изображений областей поверхности глаза с помощью DWT и преобразования Габора
Далее в Health.AI: Тепловой скрининг рака молочной железы, компьютерное зрение для диеты, пароли мозговых волн
