Для того чтобы выявить у пациента диабетическую ретинопатию и другие глазные или сердечно-сосудистые заболевания, включая атеросклероз, офтальмологи делают снимки глазного дна. Полученный снимок с сетчаткой и сетью кровеносных сосудов в ней врач изучает и сегментирует вручную в специальной программе, что занимает много времени и увеличивает риск ошибок. Решение, представленное в журнале Pattern Recognition Letters, выдаёт ответ мгновенно, после чего врачу остаётся лишь проверить и подтвердить результат.
«В этой работе мы предлагаем иную архитектуру нейросети, чем в более ранних решениях, которые упускали микрососуды сетчатки, — рассказал первый автор исследования Мелаку Гетахун, аспирант программы «Инженерные системы» Сколтеха. — Мы также ввели алгоритм, который настраивает выдачу модели за счёт понимания сути данных на снимке сосудов сетчатки. Тем самым мы избегаем случаев, когда относящиеся к сосудам пиксели ошибочно распознаются как фон».
Учёные отметили, что возможность обнаруживать крошечные нездоровые сосуды ценна с клинической точки зрения. Создатели системы надеются, что она будет развиваться и станет стандартным инструментом для скрининга глазных заболеваний.
«Это будет способствовать ранней диагностике и предотвращению трудноизлечимых глазных заболеваний, таких как диабетическая ретинопатия, распространённая среди больных диабетом, а также других патологий микрососудов глаза», — добавил соавтор исследования, профессор Университета Шарджи Рифат Хамуди.