RU2012113638A - Способ диагностики и устройство для прогнозирования потенциальной сохраненной остроты зрения - Google Patents

Способ диагностики и устройство для прогнозирования потенциальной сохраненной остроты зрения Download PDF

Info

Publication number
RU2012113638A
RU2012113638A RU2012113638/14A RU2012113638A RU2012113638A RU 2012113638 A RU2012113638 A RU 2012113638A RU 2012113638/14 A RU2012113638/14 A RU 2012113638/14A RU 2012113638 A RU2012113638 A RU 2012113638A RU 2012113638 A RU2012113638 A RU 2012113638A
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
tissue
data set
amount
specified
visual acuity
Prior art date
Application number
RU2012113638/14A
Other languages
English (en)
Inventor
Джон МАРШАЛ
Люсия ПЕЛОСИНИ
Original Assignee
Оптос Плс
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Оптос Плс filed Critical Оптос Плс
Publication of RU2012113638A publication Critical patent/RU2012113638A/ru

Links

Classifications

    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/0016—Operational features thereof
    • A61B3/0025—Operational features thereof characterised by electronic signal processing, e.g. eye models
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/0002—Inspection of images, e.g. flaw detection
    • G06T7/0012—Biomedical image inspection
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B3/00—Apparatus for testing the eyes; Instruments for examining the eyes
    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/12—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for looking at the eye fundus, e.g. ophthalmoscopes
    • A61B3/1225—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for looking at the eye fundus, e.g. ophthalmoscopes using coherent radiation
    • A61B3/1233—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions for looking at the eye fundus, e.g. ophthalmoscopes using coherent radiation for measuring blood flow, e.g. at the retina
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0059—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons using light, e.g. diagnosis by transillumination, diascopy, fluorescence
    • A61B5/0062—Arrangements for scanning
    • A61B5/0066—Optical coherence imaging
    • G—PHYSICS
    • G16—INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR SPECIFIC APPLICATION FIELDS
    • G16H—HEALTHCARE INFORMATICS, i.e. INFORMATION AND COMMUNICATION TECHNOLOGY [ICT] SPECIALLY ADAPTED FOR THE HANDLING OR PROCESSING OF MEDICAL OR HEALTHCARE DATA
    • G16H50/00—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics
    • G16H50/50—ICT specially adapted for medical diagnosis, medical simulation or medical data mining; ICT specially adapted for detecting, monitoring or modelling epidemics or pandemics for simulation or modelling of medical disorders
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/10—Image acquisition modality
    • G06T2207/10072—Tomographic images
    • G06T2207/10101—Optical tomography; Optical coherence tomography [OCT]
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T2207/00—Indexing scheme for image analysis or image enhancement
    • G06T2207/30—Subject of image; Context of image processing
    • G06T2207/30004—Biomedical image processing
    • G06T2207/30041—Eye; Retina; Ophthalmic

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Quality & Reliability (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • Hematology (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Data Mining & Analysis (AREA)
  • Databases & Information Systems (AREA)
  • Epidemiology (AREA)
  • Primary Health Care (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)
  • Image Processing (AREA)

Abstract

1. Способ диагностики, в котором потенциальную сохраненную остроту зрения сетчатки пациента определяют на основе количества ткани, соединяющей внутренний и внешний плексиформные слои, сохранившиеся в сетчатке.2. Способ диагностики по п.1, в котором формируют набор данных, соответствующий количеству указанной ткани на различных расстояниях от ямки, причем указанную прогнозируемую сохраненную остроту зрения прогнозируют на основе анализа указанного набора данных.3. Способ диагностики по п.2, в котором указанный набор данных включает измерения количества ткани между внешними плексиформными слоями и внешней ограничительной мембраной.4. Способ диагностики по п.2, в котором указанный набор данных включает измерения, выполненные в ряде концентрических колец различных радиусов, окружающих ямку.5. Способ диагностики по любому из пп.1-4, в котором количество указанной ткани определяют на участке от 1000 до 2000 мкм от ямки.6. Способ по п.1, в котором плоскость, в которой проводят измерения, представляет собой минимально определяемую плоскость между внутренним и внешним плексиформными слоями.7. Способ по любому из пп.1-4, в котором плоскость, в которой проводят измерения, имеет форму, повторяющую контур заданной поверхности.8. Способ по любому из пп.1-4 или 6, в котором указанная заданная поверхность представляет собой поверхность сетчатки или слой пигментного эпителия сетчатки.9. Способ по любому из пп.1-4 или 6, в котором уровень остроты зрения определяют на основе анализа размеров мюллеровых волокон и/или биполярных клеток, соединяющих внутренний и внешний плексиформные слои.10. Способ диагностики по любому из 1-4 или 6, в котором ко�

Claims (29)

1. Способ диагностики, в котором потенциальную сохраненную остроту зрения сетчатки пациента определяют на основе количества ткани, соединяющей внутренний и внешний плексиформные слои, сохранившиеся в сетчатке.
2. Способ диагностики по п.1, в котором формируют набор данных, соответствующий количеству указанной ткани на различных расстояниях от ямки, причем указанную прогнозируемую сохраненную остроту зрения прогнозируют на основе анализа указанного набора данных.
3. Способ диагностики по п.2, в котором указанный набор данных включает измерения количества ткани между внешними плексиформными слоями и внешней ограничительной мембраной.
4. Способ диагностики по п.2, в котором указанный набор данных включает измерения, выполненные в ряде концентрических колец различных радиусов, окружающих ямку.
5. Способ диагностики по любому из пп.1-4, в котором количество указанной ткани определяют на участке от 1000 до 2000 мкм от ямки.
6. Способ по п.1, в котором плоскость, в которой проводят измерения, представляет собой минимально определяемую плоскость между внутренним и внешним плексиформными слоями.
7. Способ по любому из пп.1-4, в котором плоскость, в которой проводят измерения, имеет форму, повторяющую контур заданной поверхности.
8. Способ по любому из пп.1-4 или 6, в котором указанная заданная поверхность представляет собой поверхность сетчатки или слой пигментного эпителия сетчатки.
9. Способ по любому из пп.1-4 или 6, в котором уровень остроты зрения определяют на основе анализа размеров мюллеровых волокон и/или биполярных клеток, соединяющих внутренний и внешний плексиформные слои.
10. Способ диагностики по любому из 1-4 или 6, в котором количество указанной сохраненной ткани определяют при помощи системы формирования изображений.
11. Способ диагностики по п.10, в котором указанная система формирования изображений представляет собой систему формирования трехмерных изображений.
12. Способ по п.11, в котором указанная система формрования трехмерных изображений представляет собой комбинированную ОСТ/софокусную систему формирования изображений.
13. Способ по п.2, в котором потенциальную сохраненную остроту зрения вычисляют путем обработки указанного набора данных в соответствии с заданным алгоритмом.
14. Диагностическое устройство для определения потенциальной сохраненной остроты зрения сетчатки пациента, содержащее
систему формирования изображений для формирования ткани сетчатки между внутренним и внешним плексиформными слоями
и процессор для вычисления потенциальной остроты зрения на основе количества указанной ткани сетчатки, остающейся между указанными внутренним и внешним плексиформными слоями.
15. Диагностическое устройство по п.14, в котором процессор выполнен с возможностью формирования набор данных, соответствующего количеству указанной ткани на различных расстояниях от ямки, причем прогнозируемую сохраненную остроту зрения прогнозируют на основе анализа указанного набора данных.
16. Диагностическое устройство по п.15, в котором набор данных включает измерения количества ткани между внешними плексиформными слоями и внешней ограничительной мембраной.
17. Диагностическое устройство по п.15, в котором набор данных включает измерения, выполненные в ряде концентрических колец различных радиусов, окружающих ямку.
18. Диагностическое устройство по любому из пп.14-17, в котором процессор определяет количество указанной ткани на участке в пределах от 1000 до 2000 мкм от ямки.
19. Диагностическое устройство по любому из пп.14-17, в котором указанная система формирования изображений выполнена с возможностью проведения измерений в плоскости, представляющей собой минимально определяемую плоскость между внутренним и внешним плексиформными слоями.
20. Диагностическое устройство по п.14, в котором плоскость, в которой проводят измерения, имеет форму, повторяющую контур заданной поверхности.
21. Диагностическое устройство по п.14, в котором указанная заданная поверхность представляет собой поверхность сетчатки или слой пигментного эпителия сетчатки.
22. Диагностическое устройство по п.14, в котором указанный процессор выполнен с возможностью определения уровня остроты зрения на основе анализа размеров мюллеровых волокон и/или биполярных клеток, соединяющих внутренний и внешний плексиформные слои.
23. Диагностическое устройство по п.14, в котором указанная система формирования представляет собой систему формирования трехмерных изображений.
24. Диагностическое устройство по п.22, в котором указанная система формирования трехмерных изображений представляет собой комбинированную ОСТ/софокусную систему формирования изображений.
25. Компьютерная программа, включающая носитель информации, в котором хранятся указания по обработке набора данных, полученных от системы формирования трехмерных изображений, для получения из него данных о количестве ткани, соединяющей внутренний и внешний плексиформные слои, оставшейся в сетчатке.
26. Компьютерная программа по п.25, в которой указанные указания дают команду указанному компьютеру получить данные измерений, выполненных в ряде концентрических колец различных радиусов, окружающих ямку, из указанного набора данных.
27. Компьютерная программа по п.26, в которой указанные указания дают указанному компьютеру команду определить количество указанной ткани на участке в пределах от 1000 до 2000 мкм от ямки.
28. Компьютерная программа по п.25, в которой указанные указания дают команду указанному компьютеру получить данные измерений из указанного набора данных в плоскости, имеющей форму, повторяющую контур заданной поверхности.
29. Компьютерная программа по п.28, в которой указанная заданная поверхность представляет собой поверхность сетчатки или слой пигментного эпителия сетчатки.
RU2012113638/14A 2009-10-02 2010-10-04 Способ диагностики и устройство для прогнозирования потенциальной сохраненной остроты зрения RU2012113638A (ru)

Applications Claiming Priority (3)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US12/572,489 2009-10-02
US12/572,489 US8322853B2 (en) 2009-10-02 2009-10-02 Diagnostic method and apparatus for predicting potential preserved visual acuity
PCT/EP2010/064718 WO2011039374A1 (en) 2009-10-02 2010-10-04 Diagnostic method and apparatus for predicting potential preserved visual acuity

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2012113638A true RU2012113638A (ru) 2013-11-10

Family

ID=43822938

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2012113638/14A RU2012113638A (ru) 2009-10-02 2010-10-04 Способ диагностики и устройство для прогнозирования потенциальной сохраненной остроты зрения

Country Status (13)

Country Link
US (1) US8322853B2 (ru)
EP (1) EP2482711B1 (ru)
JP (1) JP5827951B2 (ru)
KR (1) KR101765963B1 (ru)
CN (1) CN102905610B (ru)
AU (1) AU2010302593B2 (ru)
BR (1) BR112012007502A2 (ru)
CA (1) CA2776437C (ru)
DK (1) DK2482711T3 (ru)
IL (1) IL218969A (ru)
RU (1) RU2012113638A (ru)
WO (1) WO2011039374A1 (ru)
ZA (1) ZA201202873B (ru)

Families Citing this family (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CA2792354A1 (en) 2009-03-06 2010-09-10 Bio-Tree Systems, Inc. Vascular analysis methods and apparatus
WO2013022986A1 (en) * 2011-08-09 2013-02-14 Optovue, Inc. Motion correction and normalization of features in optical coherence tomography
US9117121B2 (en) * 2012-05-21 2015-08-25 The Chinese University Of Hong Kong Detection of disease-related retinal nerve fiber layer thinning
JP6147001B2 (ja) * 2012-12-28 2017-06-14 キヤノン株式会社 画像処理装置および画像処理方法
GB201407873D0 (en) * 2014-05-02 2014-06-18 Optos Plc Improvements in and relating to imaging of the eye
WO2017192383A1 (en) * 2016-05-02 2017-11-09 Bio-Tree Systems, Inc. System and method for detecting retina disease
DK3668369T3 (da) * 2017-08-14 2021-05-03 Optos Plc Nethindepositionssporing
CN112513999A (zh) * 2017-10-13 2021-03-16 人工智能技术公司 眼科疾病和病症的基于深度学习的诊断和转诊
CN112378837B (zh) * 2020-09-15 2021-12-28 深圳市华中生物药械有限公司 一种宫颈脱落细胞检测方法及相关装置

Family Cites Families (8)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
AU3972999A (en) * 1998-05-06 1999-11-23 University Of Florida Materials and methods for detection or monitoring of neoplastic disease
WO2006022045A1 (ja) * 2004-08-26 2006-03-02 National University Corporation Nagoya University 光干渉断層装置
CN101123910B (zh) * 2004-10-05 2011-05-11 匹兹堡大学高等教育联邦体系 用于检测视网膜病的方法和设备
US7744221B2 (en) * 2006-01-19 2010-06-29 Optovue, Inc. Method of eye examination by optical coherence tomography
US7768652B2 (en) * 2006-03-16 2010-08-03 Carl Zeiss Meditec, Inc. Methods for mapping tissue with optical coherence tomography data
CN101069637A (zh) * 2006-05-09 2007-11-14 南开大学 基于个性化眼模型的视网膜复色空间像调制度测定
ES2544585T3 (es) * 2007-06-15 2015-09-01 University Of Southern California Análisis de patrones de mapas retinales para el diagnóstico de enfermedades del nervio óptico por tomografía de coherencia óptica
US8348429B2 (en) * 2008-03-27 2013-01-08 Doheny Eye Institute Optical coherence tomography device, method, and system

Also Published As

Publication number Publication date
IL218969A0 (en) 2012-06-28
CN102905610B (zh) 2017-09-29
EP2482711B1 (en) 2016-11-23
EP2482711A1 (en) 2012-08-08
US8322853B2 (en) 2012-12-04
US20110080558A1 (en) 2011-04-07
CA2776437C (en) 2020-04-21
CN102905610A (zh) 2013-01-30
BR112012007502A2 (pt) 2017-05-30
JP2013506473A (ja) 2013-02-28
JP5827951B2 (ja) 2015-12-02
KR101765963B1 (ko) 2017-08-07
AU2010302593A1 (en) 2012-04-26
ZA201202873B (en) 2012-12-27
IL218969A (en) 2016-02-29
KR20120095360A (ko) 2012-08-28
DK2482711T3 (en) 2017-02-27
CA2776437A1 (en) 2011-04-07
WO2011039374A1 (en) 2011-04-07
AU2010302593B2 (en) 2015-07-09

Similar Documents

Publication Publication Date Title
RU2012113638A (ru) Способ диагностики и устройство для прогнозирования потенциальной сохраненной остроты зрения
Reiter et al. A machine learning approach to identifying point source locations in photoacoustic data
Danthurebandara et al. Enhanced structure–function relationship in glaucoma with an anatomically and geometrically accurate neuroretinal rim measurement
Tang et al. Ultrasonic measurement of scleral cross-sectional strains during elevations of intraocular pressure: method validation and initial results in posterior porcine sclera
JP5702991B2 (ja) 画像処理装置及び画像処理方法
Dubis et al. Reconstructing foveal pit morphology from optical coherence tomography imaging
JP6737712B2 (ja) 眼科撮像システムを使用して網膜裂隙を自動的に検出する方法、及び、網膜裂隙を自動的に検出するように構成される眼科撮像システム
US9179837B2 (en) Corneal stromal mapping
RU2016148690A (ru) Способ и система компьютерной стратификации пациентов на основе сложности случаев заболеваний
Zvietcovich et al. Dynamic optical coherence elastography of the anterior eye: understanding the biomechanics of the limbus
Boruah et al. Variation of bone layer thicknesses and trabecular volume fraction in the adult male human calvarium
Martínez-Finkelshtein et al. Adaptive cornea modeling from keratometric data
Zhou et al. Fibril density reduction in keratoconic corneas
Girard et al. Experimental surface strain mapping of porcine peripapillary sclera due to elevations of intraocular pressure
Cavas-Martínez et al. Assessment of pattern and shape symmetry of bilateral normal corneas by scheimpflug technology
US20170193158A1 (en) Method and System for Supporting a Medical Brian Mapping Procedure
Pérez-Bartolomé et al. Anterior-segment swept-source ocular coherence tomography and Scheimpflug imaging agreement for keratometry and pupil measurements in healthy eyes
Abdelghany et al. The value of anterior segment optical coherence tomography in different types of corneal infections: an update
Zhu et al. In vivo evaluation of the effects of SMILE with different amounts of stromal ablation on corneal biomechanics by optical coherence elastography
Athanasiou et al. The passive biomechanics of human pelvic collecting lymphatic vessels
Wade et al. Subcortical shape and volume abnormalities in an elderly HIV+ cohort
Salman et al. Evaluation of anterior and posterior corneal higher order aberrations for the detection of keratoconus and suspect keratoconus
Adlina et al. Optic disc topography in Malay patients with normal-tension glaucoma and primary open-angle glaucoma
Bataille et al. A study for parametric morphogeometric operators to assist the detection of keratoconus
Kwok et al. Regional variation of corneal stromal deformation measured by high-frequency ultrasound elastography

Legal Events

Date Code Title Description
FA93 Acknowledgement of application withdrawn (no request for examination)

Effective date: 20131007