Способ выявления патологии сетчатки глаза Российский патент 2023 года по МПК A61B3/10 A61B3/14 A61B8/13 

Изобретение относится к системам поддержки принятия врачебных решений (СППВР) и может применяться для визуализации патологических структур, слоев сетчатки глаза и зон разрушения слоев сетчатки на сканах структурной оптической когерентной томографии (ОКТ). На основе наличия и сочетаний обнаруженных патологических признаков осуществляется дифференциально-диагностический поиск наиболее вероятной патологии, либо сочетания патологий. На основе сегментации слоев сетчатки осуществляется поиск зон разрушения слоев сетчатки с целью определения зрительного прогноза пациента. Алгоритм визуализации включает следующие патологические структуры: интраретинальные кисты, субретинальная жидкость, отслойка ретинального пигментного эпителия, субретинальный гиперрефлективный материал, ретинальные друзы, эпиретинальная мембрана, витреомакулярная тракция, сквозной макулярный разрыв, ламеллярный макулярный разрыв. Алгоритм дифференциально-диагностического поиска включает следующие заболевания: диабетический макулярный отек, кистозный макулярный отек, возрастная макулярная дегенерация (сухая форма и хориоидальная неоваскуляризация), центральная серозная хориоретинопатия, аномалии витреомакулярного интерфейса (витреомакулярная тракция, эпиретинальная мембрана, сквозной макулярный разрыв, ламеллярный макулярный разрыв). Алгоритм визуализации слоев сетчатки включает следующие слои: слой нервных волокон, комплекс ганглиозных клеток и внутреннего плексиформного слоя, внутренний ядерный слой, наружный плексиформный слой, комплекс волокон Генле и наружного ядерного слоя, наружная пограничная мембрана, миоидная зона фоторецепторов, эллипсоидная зона фоторецепторов, наружные сегменты фоторецепторов, комплекс ретинального пигментного эпителия и мембраны Бруха, ретинальный пигментный эпителий, мембрана Бруха. Алгоритм поиска зон разрушения слоев сетчатки включает следующие признаки: дезорганизация внутренних слоев сетчатки, деструкция эллипсоидной зоны фоторецепторов, деструкция наружной пограничной мембраны, атрофия ретинального пигментного эпителия.

По данным Всемирной организации здравоохранения (ВОЗ), 422 млн человек в мире страдают сахарным диабетом (СД) [1]. Прогнозируемое число больных к 2040 г. составляет 645 миллионов [2]. Диабетическая ретинопатия (ДР) и диабетический макулярный отек (ДМО) являются офтальмологическими осложнениями СД, ведущими (при отсутствии лечения) к слепоте и инвалидности по зрению. Каждый пациент с СД, в зависимости от наличия и тяжести ДР и ДМО, нуждается в офтальмологическом обследовании от одного раза в 2 года до 12 раз в год [3]. Это создает большую нагрузку на систему здравоохранения. Разработка программ скрининга остается серьезной проблемой даже для стран с высокими ресурсами. Согласно исследованиям, около половины пациентов с СД остаются недостаточно диагностированными [4]. ВОЗ рассматривает программы скрининга и раннего выявления патологии как наиболее эффективный инструмент борьбы со слепотой и слабовидением вследствие ДР и ДМО [5].

Возрастная макулярная дегенерация (ВМД) - это хроническое прогрессирующее заболевание, которое характеризуется поражением центральных отделов сетчатки глаза с необратимой потерей центрального зрения. На сегодняшний день в мире насчитывается 170 миллионов больных ВМД, прогнозируемое число пациентов к 2024 г. составляет 288 миллионов человек [6]. Хориоидальная неоваскуляризация (ХНВ) является проявлением тяжелой поздней формы ВМД с быстрым развитием и необратимой потерей центрального зрения в течение нескольких недель, может развиваться как стадия предшествующей сухой формы ВМД, а также как осложнение другой офтальмологической патологии, в том числе и у молодых пациентов.

Основным методом диагностики ДМО и ХНВ является оптическая когерентная томография (ОКТ). На сегодняшний день ОКТ является наиболее информативным и широко используемым в мире методом диагностики заболеваний сетчатки. Наряду с ДМО и ХНВ, ОКТ является основным методом диагностики аномалий витреомакулярного интерфейса (витреомакулярной тракции, сквозных и ламеллярных макулярных разрывов, эпиретинальной мембраны), сухой формы ВМД, центральной серозной хориоретинопатии. ОКТ позволяет выявить признаки патологического процесса, осуществить дифференциальную диагностику, оценить стадию и степень активности заболевания, определить потребность в медикаментозном либо хирургическом лечении и оценить эффективность лечения в динамике.

Золотым стандартом лечения ДМО и ХНВ является терапия ингибиторами ангиогенеза. Данная терапия включает регулярные повторные интравитреальные инъекции ингибиторов ангиогенеза в течение длительного времени (в течение года и более). Целью лечения является подавление активности патологического процесса, ликвидация отека и поддержание достигнутой остроты зрения так долго, насколько это возможно. Важнейшими показателями, отражающими эффективность антиангиогенной терапии и определяющими дальнейшую тактику и прогноз, являются морфологические изменения сетчатки, определяемые при помощи структурной ОКТ. К ним относятся центральная толщина сетчатки, наличие и количество интраретинальных кист и субретинальной жидкости, витреомакулярный интерфейс. Наличие интраретинальных кист и субретинальной жидкости свидетельствует о сохранении активности патологического процесса и является критерием продолжения антиангиогенной терапии. С другой стороны, формирование аномалий витреомакулярного интерфейса (витреомакулярного тракционного синдрома, эпиретинальной мембраны) на фоне прогрессирующей диабетической ретинопатии обуславливает необходимость перехода к хирургическому лечению. Таким образом, пациенты, получающие антиангиогенную терапию, нуждаются в ежемесячном проведении ОКТ с целью выявления признаков активности патологического процесса и определения дальнейшей тактики ведения.

Важнейшей задачей лечения является увеличение остроты зрения пациента и поддержание достигнутого уровня максимальной возможной остроты зрения пациента так долго, как это возможно. Морфологическими признаками, определяющими зрительный прогноз пациента, является состояние внутренних слоев сетчатки, эллипсоидной зоны, внутренней пограничной мембраны и ретинального пигментного эпителия. Дезорганизация внутренних слоев сетчатки, деструкция эллипсоидной зоны и внутренней пограничной мембраны, а также атрофия ретинального пигментного эпителия являются признаками неблагоприятного зрительного прогноза. Наличие данных изменения диагностируется при помощи структурной ОКТ.

Известен способ сегментации признаков диабетического макулярного отека и возрастной макулярной дегенерации, приведенный в изобретении ["CONFIDENCE-BASED METHODS AND SYSTEMS FOR ANALYZING IMAGES OF A RETINA", патент №US11195271B2, США, заявл. 20.05.2019; опубл. 07.12.2021] который заключается в обучении искусственной нейронной сети для определения областей диффузной интраретинальной жидкости (DIRF) на снимке ОКТ, которая сконфигурирована для анализа местоположения диффузной интраретинальной жидкости на ОКТ-скане на основе меток высокой и низкой достоверности указанной жидкости в обучающем наборе. Затем происходит постановка диагноза и назначение плана лечения после использования модели для сравнения объема жидкости на двух сканах ОКТ сетчатки глаза пациента, сделанных в разное время.

Недостатком данного способа является его применимость исключительно для сегментации интраретинальной жидкости на снимке ОКТ. Наличие интраретинальной жидкости - это лишь один из признаков ДМО, кистозного макулярного отека и ХНВ, что является недостаточным для полной оценки состояния сетчатки глаза пациента, дифференциальной диагностики и определения тактики ведения пациента. Также, система, описанная в патенте не способна сегментировать слои сетчатки и находить зоны их разрушения.

Известен способ сегментации признаков ДМО и ВМД, приведенный в изобретении ["Systems and methods for automated segmentation of retinal fluid in optical coherence tomography", патент №US20180263490, США, заявл. 14.03.2017; опубл. 20.09.2018] который заключается в выделении границ слоев сетчатки и сглаживании набора данных, сегментации жидкостного пространства в слоях сетчатки с использованием полностью автоматизированного и самоадаптирующегося метода нечетких уровней и удалении артефактов сегментации на основе морфологических характеристик сегментированных границ и наличия сосудистой тени.

Недостатком данного способа является его применимость только для гипорефлективных признаков ДМО, кистозного макулярного отека и ХНВ, таких как интраретинальные кисты и субретинальная жидкость. Это неполный набор признаков указанных патологий, что является недостаточным для полной оценки состояния сетчатки глаза пациента, дифференциальной диагностики и определения тактики ведения пациента. Также, система, описанная в патенте не способна сегментировать слои сетчатки и находить зоны их разрушения.

Известен способ сегментации слоев сетчатки глаза на ОКТ снимках, приведенный в изобретении ["Atlas for automatic segmentation of retina layers from oct images", патент №US20210082123A1, США, заявл. 26.04.2019; опубл. 18.03.2021] который заключается в выборе В-скана ОКТ снимка, проходящего через центр фовеа, сегментацию этого среза на множество слоев сетчатки с использованием адаптивной модели слоев сетчатки здорового глаза, а затем использование полученных сегментированных снимков в качестве априорной информации для сегментации соседних В-сканов рекурсивно. Этот подход позволяет сегментировать все 12 слоев сетчатки на ОКТ снимках здоровых глаз.

Недостатком данного способа является его применимость исключительно для сегментации 12 слоев сетчатки на сканах ОКТ сетчатки здоровых глаз. С точки зрения получения информации для принятия решения об отсутствии или наличии заболеваний сетчатки, осуществления дифференциальной диагностики, определения тактики ведения пациента и зрительного прогноза только сегментации слоев недостаточно. Также данный способ не применим для сегментации слоев сетчатки на ОКТ снимках глаз с признаками патологий, что так же снижает прогностическую ценность данного способа.

Наиболее близким по технической сущности является способ, приведенный в изобретении ["Method and system for analysing images of a retina", патент №US20210319556A1, США, заявл. 28.08.2019; опубл. 14.10.2021] который заключается в сегментации признаков патологий ВМД, ДМО и окклюзии вен сетчатки. Сегментируемые патологические структуры включают субретинальную жидкость (SRF), фокальную интраретинальную жидкость (FIRF); диффузную интраретинальную жидкость (DIRF); друзы; ретикулярные псевдодрузы, субретинальный гиперрефлективный материал, интраретинальные гиперрефлективные очаги, географическую атрофию; отслойку пигментного эпителия сетчатки; полипоидную хориоидальную васкулопатию; атрофические кисты; разрушение фоторецепторов и наружную тубуляцию сетчатки, а также сегментацию слоев сетчатки (слой пигментного эпителия сетчатки; слой внутренних и наружных сегментов; внешний ограничивающий слой; внешний ядерный слой; наружный плексиформный слой; внутренний ядерный слой; внутренний плексиформный слой; ганглиозный слой; слой нервных волокон; и внутренний ограничивающий слой). Метод анализа скана ОКТ сетчатки выглядит следующим образом: сначала происходит сегментирование границ между слоями сетчатки и определение слоев с использованием найденных границ; затем сегментируются области патологий сетчатки и происходит их уточнение с учетом расположения относительно слоев; после этого происходит оценка объемов областей патологий; на основе всей полученной информации происходит оценка и вывод о состоянии пациента.

Недостатком приведенного способа является отсутсвие сегментации признаков аномалии витреомакулярного интерфейса - эпиретинальной мембраны, витремакулярной тракции, сквозных и ламеллярных макулярных разрывов - важнейших признаков, определяющих неэффективность медикаментозной терапии и потребность в хирургическом лечении. Настоящее техническое решение предлагает сегментацию эпиретинальной мембраны, витреомакулярной тракции, макулярных разрыв.

Вторым преимуществом настоящего технического решения является возможность не только сегментации слоев сетчатки, но и выявления на основании проведенной сегментации таких важных для зрительного прогноза признаков как дезорганизация внутренних слоев сетчатки, деструкция эллипсоидной зоны и наружной пограничной мембраны, атрофия ретинального пигментного эпителия.

Принципиальным отличием настоящего технического решения от приведенного способа является наличие алгоритма дифференциально-диагностического поиска, позволяющего на основании наличия и комбинации сегментированных патологических структур определить наиболее вероятный диагноз, либо установить патологии для дальнейшей дифференциальной диагностики.

Настоящее изобретение поясняется следующими рисунками.

На фиг. 1 изображена архитектура сверточной нейронной сети FPN для сегментации.

На фиг. 2 приведен блок повышения разрешения.

На фиг. 3 приведен блок FPN.

На фиг.4 изображен выходной блок FPN.

На фиг. 5 изображена схема структуры предлагаемой СППВР.

На фиг. 6 приведен скан структурной ОКТ сетчатки глаза пациента с ДМО.

На фиг. 7 приведен скан структурной ОКТ сетчатки глаза пациента с ДМО после сегментации патологических структур: интраретинальных кист (голубые маски) и субретинальной жидкости (зеленая маска).

На фиг. 8 приведен скан структурной ОКТ сетчатки глаза пациента с ХНВ.

На фиг. 9 приведен скан структурной ОКТ сетчатки глаза пациента с ХНВ после сегментации патологических структур: интраретинальных кист (голубые маски), отслойки ретинального пигментного эпителия (оранжевые маски), субретинального гиперрефлективного материала (желтая маска).

На фиг. 10 приведен скан структурной ОКТ сетчатки здорового глаза.

На фиг. 11 приведен скан структурной ОКТ после сегментации слоев: слой нервных волокон (синяя маска), комплекс ганглиозных клеток и внутреннего плексиформного слоя (желтая маска), внутренний ядерный слой (фиолетовая маска), наружный плексиформный слой (светло-серая маска), комплекс волокон Генле и наружного ядерного слоя (светло-коричневая маска), наружная пограничная мембрана (оранжевая маска), миоидная зона фоторецепторов (темно-коричневая маска), эллипсоидная зона фоторецепторов (бежевая маска), наружные сегменты фоторецепторов (голубая маска), комплекс ретинального пигментного эпителия и мембраны Бруха (темно-серая маска).

На фиг. 12 приведен скан структурной ОКТ сетчатки глаза пациента с ДМО.

На фиг. 13 приведен скан структурной ОКТ после сегментации патологических структур, слоев сетчатки и зон разрушения слоев сетчатки - дезорганизация внутренних слоев сетчатки (фиолетовая маска, белая стрелка), деструкция эллипсоидной зоны (оранжевые маски, красные стрелки).

Данный технический результат достигается тем, что с помощью глубоких сверточных нейронных сетей на скане ОКТ сетчатки глаза обнаруживается по меньшей мере 9 различных классов патологических структур: интраретинальные кисты, субретинальная жидкость, отслойка ретинального пигментного эпителия, субретинальный гиперрефлективный материал, ретинальные друзы, эпиретинальная мембрана, витреомакулярная тракция, сквозной макулярный разрыв, ламеллярный макулярный разрыв. Перечисленные 9 классов патологических структур являются морфологическими маркерами следующих патологий сетчатки: возрастная макулярная дегенерация (сухая форма и хориоидальная неоваскуляризация), кистозный макулярный отек (в том числе диабетический), центральная серозная хориоретинопатия, эпиретинальная мембрана, витреомакулярная тракция, макулярный разрыв (сквозной и ламеллярный). Полученные данные используются для формирования алгоритма дифференциально-диагностического поиска. Алгоритм дифференциально-диагностического поиска заключается в логическом поиске наиболее вероятной патологии либо их сочетания на основе наличия и сочетания патологических структур на сканах ОКТ. Одновременно с патологическими структурами с помощью глубоких сверточных нейронных сетей осуществляется сегментация 12 слоев сетчатки глаза и зон их разрушения (дезорганизация внутренних слоев сетчатки, деструкция эллипсоидной зоны и наружной пограничной мембраны, атрофия ретинального пигментного эпителия). Полученные данные используются для формирования алгоритма прогностического поиска с целью определения зрительного прогноза пациента: сохранение целостности слоев сетчатки свидетельствует о благоприятном зрительном прогнозе, наличие зон разрушения слоев сетчатки свидетельствует о неблагоприятном зрительном прогнозе. Сегментированные патологические структуры, слои сетчатки и зоны их разрушения подсвечиваются в пользовательском интерфейсе по запросу пользователя (нажатием кнопок с соответствующими наименованиями).

Для обучения искусственных нейронных сетей формируется набор данных, состоящий из сканов структурной ОКТ сетчатки глаза. На скане из набора данных многоугольниками размечаются патологические структуры (ретинальные друзы, субретинальный гиперрефлективный материал, эпиретинальная мембрана, отслойка ретинального пигментного эпителия, интраретинальные кисты, субретинальная жидкость, витреомакулярная тракция, сквозной макулярный разрыв, ламеллярный макулярный разрыв), слои сетчатки (слой нервных волокон, комплекс ганглиозных клеток и внутреннего плексиформного слоя, внутренний ядерный слой, наружный плексиформный слой, комплекс волокон Генле и наружного ядерного слоя, наружная пограничная мембрана, миоидная зона фоторецепторов, эллипсоидная зона фоторецепторов, наружные сегменты фоторецепторов, комплекс ретинального пигментного эпителия и мембраны Бруха, ретинальный пигментный эпителий, мембрана Бруха) и зоны разрушения слоев сетчатки (дезорганизация внутренних слоев сетчатки, деструкция эллипсоидной зоны и наружной пограничной мембраны, атрофия ретинального пигментного эпителия).

Размеченный набор данных используется для обучения искусственных нейронных сетей для семантической сегментации патологических структур, слоев сетчатки и зон их разрушения.

Искуственные нейронные сети для сегментации патологических признаков заболеваний, слоев сетчатки глаза и зон разрушения слоев сетчатки на сканах структурной оптической когерентной томографии (ОКТ) представляют из себя модификацию архитектуры FPN (Feature Pyramid Net), представленную на фиг. 1-4, описанной в [7], в которой оригинальный энкодер был заменен на сверточную нейронную сеть EfficientNetBO [8] Описание блоков, составляющих сверточную нейронную сеть FPN приведено в таблицах 1-5. Для снижения объема выполняемых вычислений, для тех же целей количество нейронов в сверточных нейронных слоях декодера было уменьшено до количества карт признаков на выходе блоков сверточной нейронной сети EfficientNetBO. На выходе сверточной нейронной сети для сегментации получается двумерный массив с маской для соответствующего класса признаков.

В качестве функции потерь была использована кросс-энтропия. Кросс-энтропия является очень часто используемой в задачах сегментации. Значение кросс-энтропии изменяется в диапазоне от 0 до 1 и представляет собой величину вероятности. Когда прогнозируемая вероятность отклоняется от целевой метки, величина кроссэнтропийной функции потерь растет.

Формула расчета кросс-энтропии (СЕ):

где у=0 для объекта первого класса и у=1 для второго, р - вероятность того, что объект принадлежит ко второму классу.

Последующая постобработка для получения бинарных масок - пороговая бинаризация с верхним порогом. Бинаризация с верхним порогом является наиболее простой операцией, в которой используется только одно значение порога:

где m и n - координаты пикселя полученной маски на выходе из нейросети.

Все пиксели получают значение 255, если значение этого пикселя выше порога и получают 0, если значение пикселя ниже порога.

Значения порогов для каждого класса сегментируемых признаков патологий определяется вручную на этапе разработки, на основе визуального анализа качества сегментации и показаний вычисляемых метрик обученных моделей нейросетей.

На основе сегментированных патологических структур формируется алгоритм дифференциально-диагностического поиска. Алгоритм дифференциально-диагностического поиска заключается в логическом поиске наиболее вероятного диагноза на основе наличия и сочетания патологических признаков на сканах ОКТ. В таблице 6 представлена логическая таблица дифференциально диагностического поиска. В предлагаемый алгоритм включены следующие патологии: кистозный макулярный отек (МО) (в том числе диабетический макулярный отек), сухая форма возрастной макулярной дегенерации (ВМД), хориоидальная неоваскуляризация (ХНВ), центральная серозная хориоретинопатия (ЦСХ), эпиретинальная мембрана (ЭРМ), витреомакулярная тракция (ВМТ), сквозной макулярный разрыв, ламеллярный макулярный разрыв. Сочетание ряда патологических структур является признаком определенной патологии макулярной области сетчатки. Так, например, наличие отслойки ретинального пигментного эпителия, интраретинальных кист и субретинальной жидкости является признаком хориоидальной неоваскуляризации. В ряде случаев наличие одного единственного признака позволяет поставить диагноз. Так, наличие ретинальных друз является признаком сухой формы ВМД. В то же время сочетание ретинальных друз с отслойкой РПЭ, интраретинальными кистами, субретинальной жидкостью является признаком перехода процесса в более позднюю форму и развития хориоидальной неоваскуляризации. В ряде случаев возможна сочетанная патология. Так, наличие субретинальной жидкости, интраретинальных кист и эпиретинальной мембраны свидетельствует о наличии двух патологий: кистозного макулярного отека и эпиретинальной мембраны. В таких случаях в отчетной таблице дифференциально диагностического поиска подсвечиваются одновременно две патологии. В некоторых случаях диагноз не может быть поставлен на основании исключительно данных структурной ОКТ. Так, например, наличие изолированной отслойки ретинального пигментного эпителия без других признаков активности (интраретинальных кист, субретинального гиперрефлективного материала, субретинальной жидкости) встречается как при сухой форме ВМД в виде друзеноидной отслойки РПЭ, так и при хориоидальной неоваскуляризации (так называемая, молчащая или субклиническая неоваскулярная мембрана), в данном случае для уточнения диагноза требуется проведение флюоресцентной ангиографии или ОКТ ангиографии. В случаях, когда необходимо дополнительное обследование для уточнения диагноза, в отчетной таблице дифференциально диагностического поиска подсвечиваются две (либо более) вероятные патологии. Формирование алгоритма прогностического поиска осуществляется на основании сегментированных слоев сетчатки и зон их разрушения. Целостность слоев сетчатки свидетельствует о благоприятном зрительном прогнозе, наличие зон разрушения слоев сетчатки свидетельствует о неблагоприятном зрительном прогнозе.

Изображение структуры системы приведено на фиг. 5.

Анализируемый скан ОКТ сетчатки глаза загружается в систему. Затем происходит масштабирование исходного изображения до размера 480 на 480 пикселей. Далее полученное изображение подается на вход трем обученным нейросетевым моделям, которые отвечают за сегментацию патологических структур, слоев сетчатки и зон разрушения слоев сетчатки. По маскам, полученным в результате сегментации объектов классов, определяются координаты точек контуров найденных признаков патологий, слоев сетчатки и зон их разрушения. Сегментированные патологические структуры, слои сетчатки и зоны их разрушения подсвечиваются в пользовательском интерфейсе по запросу пользователя (нажатием кнопок с соответствующими наименованиями). На основе сегментированных патологических структур формируется алгоритм дифференциально-диагностического поиска, результат работы алгоритма предоставляется пользователю в форме отчетной таблицы. На основе сегментированных слоев сетчатки и зон разрушения слоев сетчатки формируется алгоритм прогностического поиска, результат работы алгоритма предоставляется пользователю в форме бинарного ответа. По итогам анализа скана ОКТ формируется отчет. Отчет включает следующую информацию: скан ОКТ с подсвеченными патологическими структурами, отчетную таблицу выявленных патологических структур, таблицу дифференциально-диагностического поиска, отчет по результатам прогностического поиска, свободные поля для внесения дополнительной информации о пациенте (на усмотрение пользователя).

Примеры достижения технического результата представлены на фиг. 6-13. На фиг. 6 представлен пример скана структурной ОКТ сетчатки глаза пациента с ДМО. На фиг. 7 представлен тот же скан ОКТ после сегментации патологических структур: интраретинальных кист (голубые маски) и субретинальной жидкости (зеленая маска). На фиг. 8 представлен скан структурной ОКТ сетчатки глаза пациента с ХНВ. На фиг. 9 представлен тот же скан ОКТ после сегментации патологических структур: интраретинальных кист (голубые маски), отслойки ретинального пигментного эпителия (оранжевые маски), субретинального гиперрефлективного материала (желтая маска). На фиг. 10 представлен пример скана ОКТ здорового глаза. На фиг. 11 представлен тот же скан ОКТ после сегментации слоев сетчатки: слой нервных волокон (синяя маска), комплекс ганглиозных клеток и внутреннего плексиформного слоя (желтая маска), внутренний ядерный слой (фиолетовая маска), наружный плексиформный слой (светлосерая маска), комплекс волокон Генле и наружного ядерного слоя (светло-коричневая маска), наружная пограничная мембрана (оранжевая маска), миоидная зона фоторецепторов (темно-коричневая маска), эллипсоидная зона фоторецепторов (бежевая маска), наружные сегменты фоторецепторов (голубая маска), комплекс ретинального пигментного эпителия и мембраны Бруха (темно-серая маска). Зоны разрушения слоев сетчатки не обнаружены, зрительный прогноз благоприятный. На фиг. 12 представлен пример скана ОКТ пациента с ДМО. На фиг. 13 представлен тот же скан ОКТ после сегментации патологических структур, слоев сетчатки и зон разрушения слоев сетчатки -дезорганизация внутренних слоев сетчатки (фиолетовая маска, белая стрелка), деструкция эллипсоидной зоны (оранжевые маски, красные стрелки). Наличие дезорганизации внутренних слоев сетчатки и деструкции эллипсоидной зоны свидетельствует об отрицательном зрительном прогнозе.

Список используемых источников.

1. Глобальный отчет по сахарному диабету ВОЗ (Электронный ресурс). URL: https://www.who.int/health-topics/diabetes#tab=tab 1

2. Ogurtsova K, da Rocha Femandes JD, Huang Y et al. IDF Diabetes Atlas: Global estimates for the prevalence of diabetes for 2015 and 2040. Diabetes Res Clin Pract. 2017 Jun; 128:40-50. doi: 10.1016/j.diabres.2017.03.024. Epub 2017 Mar 31. PMID: 28437734.

3. Руководство Международного Совета по Офтальмологии по ведению пациентов с диабетической ретинопатией (Электронный ресурс). URL.: https://www.urmc.rochester.edu/MediaLibraries/URMCMedia/eye-institute/images/ICOPH.pdf

4. Beagley J, Guariguata L, Weil C, Motala AA. Global estimates of undiagnosed diabetes in adults. Diabetes Res Clin Pract. 2014 Feb; 103(2): 150-60. doi: 10.1016/j.diabres.2013.11.001. Epub 2013 Dec 1. PMID: 24300018

5. Diabetic retinopathy screening: a short guide. Increase effectiveness, maximize benefits and minimize harm. Copenhagen: WHO Regional Office for Europe; 2020. Licence: CC BY-NC-SA 3.0 IGO. (Электронный ресурс). URL: https://apps.who.int/iris/bitstream/handle/10665/336660/9789289055321-enq.pdf?sequence=1&isAllowed=y

6. Xu, X., Wu, J., Yu, X. et al. Regional differences in the global burden of age-related macular degeneration. BMC Public Health 20,410 (2020). https://doi.orq/10.1186/s12889-020-8445-v

7. Lin T. Feature Pyramid Networks for Object Detection. / Lin Т., Dollar P., Girshick R., He K., Hariharan В., Belongie S. // arXiv:1612.03144. - 2016.

8. Mingxing Tan. EfficientNet: Rethinking Model Scaling for Convolutional Neural Networks / Mingxing Tan, Quoc V. Le // International Conference on Machine Learning, 2019

Изобретение относится к системам поддержки принятия врачебных решений (СППВР) и может применяться для визуализации патологических структур, слоев сетчатки глаза и зон разрушения слоев сетчатки на сканах структурной оптической когерентной томографии (ОКТ). На основе наличия и сочетаний обнаруженных патологических признаков осуществляется дифференциально-диагностический поиск наиболее вероятной патологии либо сочетания патологий. На основе сегментации слоев сетчатки осуществляется поиск зон разрушения слоев сетчатки с целью определения зрительного прогноза пациента. Изобретение обеспечивает возможность сегментации слоев сетчатки, выявление на основании проведенной сегментации таких важных для зрительного прогноза признаков, как дезорганизация внутренних слоев сетчатки, деструкция эллипсоидной зоны и наружной пограничной мембраны, атрофия ретинального пигментного эпителия. 6 табл., 13 ил.

Способ обнаружения и визуализации патологических структур, слоев сетчатки и зон разрушения слоев сетчатки и создания диагностической системы поддержки принятия врачебных решений, включающей алгоритм дифференциально-диагностического поиска на базе выявленных патологических структур, и прогностической системы поддержки принятия врачебных решений, включающей определение зрительного прогноза пациента исходя из обнаруженных зон разрушения слоев сетчатки, состоящий из следующих этапов:

сканирование сетчатки глаза при помощи оптической когерентной томографии;

получение цифрового изображения - скана структурной оптической когерентной томографии сетчатки глаза;

масштабирование изображения до размера 480 на 480 пикселей;

сегментация патологических структур;

сегментация с помощью модифицированной архитектуры искусственной нейронной сети FPN, в которой оригинальный энкодер был заменен на сверточную нейронную сеть EfficientNetBO для снижения объема выполняемых вычислений, для тех же целей количество нейронов в сверточных нейронных слоях декодера было уменьшено до количества карт признаков на выходе блоков сверточной нейронной сети EfficientNetBO, следующих патологических структур: ретинальные друзы, субретинальный гиперрефлективный материал, эпиретинальная мембрана, отслойка ретинального пигментного эпителия, интраретинальные кисты, субретинальная жидкость, витреомакулярная тракция, сквозной макулярный разрыв, ламеллярный макулярный разрыв; слоев сетчатки: слой нервных волокон, комплекс ганглиозных клеток и внутреннего плексиформного слоя, внутренний ядерный слой, наружный плексиформный слой, комплекс волокон Генле и наружного ядерного слоя, наружная пограничная мембрана, миоидная зона фоторецепторов, эллипсоидная зона фоторецепторов, наружные сегменты фоторецепторов, комплекс ретинального пигментного эпителия и мембраны Бруха, ретинальный пигментный эпителий, мембрана Бруха; зон разрушения слоев сетчатки: дезорганизация внутренних слоев сетчатки, деструкция эллипсоидной зоны фоторецепторов, деструкция наружной пограничной мембраны, атрофия ретинального пигментного эпителия;

дифференциально-диагностический поиск на базе сегментированных патологических структур с указанием вероятной патологии, либо сочетанных патологий, либо вероятных патологий для дальнейшего дообследования и дифференциальной диагностики;

формирование отчетной таблицы на базе алгоритма дифференциально-диагностического поиска в отношении следующих заболеваний: диабетический макулярный отек, кистозный макулярный отек, возрастная макулярная дегенерация, включающая сухую форма и хориоидальную неоваскуляризацию, центральная серозная хориоретинопатия, аномалии витреомакулярного интерфейса, включающие витреомакулярную тракцию, эпиретинальную мембрану, сквозной макулярный разрыв, ламеллярный макулярный разрыв;

формирование зрительного прогноза пациента на базе сегментированных слоев сетчатки и зон разрушения слоев сетчатки, в соответствии с которым при сохранении целостности слоев сетчатки зрительный прогноз благоприятный, при наличии зон разрушения слоев сетчатки зрительный прогноз неблагоприятный.