RU2312581C1 - Способ диагностики патологии макулярной области - Google Patents

Способ диагностики патологии макулярной области Download PDF

Info

Publication number
RU2312581C1
RU2312581C1 RU2006122322/14A RU2006122322A RU2312581C1 RU 2312581 C1 RU2312581 C1 RU 2312581C1 RU 2006122322/14 A RU2006122322/14 A RU 2006122322/14A RU 2006122322 A RU2006122322 A RU 2006122322A RU 2312581 C1 RU2312581 C1 RU 2312581C1
Authority
RU
Russia
Prior art keywords
macular region
macular
image
fundus
pathological changes
Prior art date
Application number
RU2006122322/14A
Other languages
English (en)
Inventor
Сергей Эдуардович Аветисов (RU)
Сергей Эдуардович Аветисов
Игорь Анатольевич Макаров (RU)
Игорь Анатольевич Макаров
Геннадий Серафимович Полунин (RU)
Геннадий Серафимович Полунин
Май В чеславовна Воробьева (RU)
Майя Вячеславовна Воробьева
Original Assignee
ГУ Научно-исследовательский институт глазных болезней РАМН
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 ГУ Научно-исследовательский институт глазных болезней РАМН filed Critical ГУ Научно-исследовательский институт глазных болезней РАМН
Priority to RU2006122322/14A priority Critical patent/RU2312581C1/ru
Application granted granted Critical
Publication of RU2312581C1 publication Critical patent/RU2312581C1/ru

Links

Landscapes

  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Abstract

Изобретение относится к офтальмологии и предназначено для диагностики макулярной патологии. Проводят офтальмоскопию и с помощью фундус-камеры получают цифровое изображение глазного дна. С помощью программ растровой графики производят трансформацию цветного изображения в ахроматический режим. Далее определяют оптическую плотность пикселей, составляющих макулярную область, используя серую шкалу, содержащую 256 значений яркости распределения ахроматических цветов. При максимальных значениях, составляющих 73 отн. ед. и больше, диагностируют наличие патологии макулярной области. Способ позволяет количественно оценить состояние макулярной области у здоровых субъектов, степень макулярных изменений, производить раннюю диагностику патологии макулярной области, что весьма полезно при скрининг-осмотрах населения.

Description

Предлагаемое изобретение относится к офтальмологии и предназначено для объективной диагностики различных патологических процессов, локализованных в макулярной области.
В практической деятельности офтальмолога для диагностики патологических изменений в макулярной области наиболее доступным методом исследования является офтальмоскопия. Суть метода описана во многих учебниках и монографиях, и сводится к описательной методике увиденных врачом изменений на глазном дне, в частности в области макулы (Сомов Е.Е. Руководство по клинической офтальмологии. Ч.1. - СПб. - 1999. - Стр.21). Естественно такая методика, в основном, субъективна, целиком зависит от опыта врача, в некоторой степени трудна при ранней диагностики макулярной области, когда пациенты еще не предъявляют никаких жалоб, и совсем не приемлема для количественного анализа увиденных изменений.
Для осуществления квантитативных измерений необходимо получение изображения глазного дна, что достигается в настоящее время в основном с помощью цифрового фотографирования глазного дна на фундус-камере с получением цифрового изображения. Данная методика общепризнана, описана во многих руководствах и широко используется с целью выполнения количественного анализа изображений макулярной области.
Известен «Способ оценки динамики лечения патологии глазного дна» (RU 2255647, 10.07.2005), в котором осуществляют фотосъемку глазного дна с помощью фундус-камеры, оснащенной цифровым фотоаппаратом до- и после лечения. Количественный анализ изображения заключается в следующем: в локализованной области выбирают точку на изображении (точка интереса), которая может менять цвет в процессе лечения. Она определяется видом патологии и характером предстоящего лечения. Для выбранной точки интереса измеряют распределение яркости трех основных цветов по компьютерной кодировке цвета в системе R, G, В (от 0 до 255) - компонентам и затем определяют степень корреляции измеренного распределения яркости R, G, В - компонент каждой точки изображения с компонентами выбранной точки интереса по предлагаемой авторами формуле, затем формируют новое цифровое изображение, в котором показатели яркости пропорциональны степени корреляции, и на этом изображении определяют долю площади, как сумму всех точек изображения, с максимальной яркостью по отношению ко всей выделенной площади интересующей области, а по соотношению долей площадей до, после и в процессе лечения судят о динамике лечения патологий глазного дна.
В данном способе динамику лечения патологий глазного дна оценивают лишь по соотношению долей площадей до- и после лечения, для чего применяют довольно сложное технологическое решение, связанное с определением яркости по каналам RGB каждой точки изображения глазного дна и определения степени корреляции изменений этих яркостей в сравниваемых изображениях для каждой точки до- и после лечения. Это также трудоемко осуществить на практике, поскольку в одном дюйме цифрового изображения с разрешением экрана монитора 800×600 оказывается 480 тыс. точек, а анализировать такой массив данных весьма проблематично.
Ближайшим аналогом предлагаемого изобретения является «Способ диагностики патологии макулярной области (RU 2271138, 26.05.2004), заключающийся в получении изображения глазного дна макулярной области сетчатки посредством фундус-камеры, измерении параметров составляющих основных цветов, построении диаграмм распределения указанных цветов в изображении глазного дна исследуемого пациента в 256 градациях яркости, при этом авторы определяют минимум, максимум, моду и медиану красного цвета, и диапазон зеленого цвета, затем полученные диаграммы распределения основных цветов сравнивают с эталонными диаграммами по максимуму критериев подобия и, если минимум красного цвета больше 126, максимум красного цвета больше 177, мода красного цвета больше 138, медиана красного цвета больше 145, а диапазон зеленого цвета меньше 31, то диагностируют патологию макулярной области.
Недостатком способа является, во-первых, необходимость осуществления анализа большого количества цифровых значений цветного изображения, которое, как известно, складывается из более 16,7 млн значений по 256 градациям яркости в системе RGB в режиме True Color, и в связи с этим подбором довольно большого количества диагностических критериев. Технический недостаток способа обусловлен необходимостью сравнения диаграмм распределения каналов RGB каждого в отдельности, яркости трех основных цветов исследуемых снимков с "эталонными" диаграммами распределения для каждой отдельной патологии. Кроме этого, все это придает исследованию излишнюю трудоемкость и невозможность проведения ранней диагностики патологии макулярной области, которая еще не сопровождается какими-либо жалобами пациентов и изменением зрительных функций.
Задачей настоящего изобретения является разработка способа количественного анализа изображений макулярной области, который позволяет производить эффективную и быструю объективную диагностику патологических процессов в макулярной области, осуществлять скрининг-контроль переходных состояний, когда клинически еще не выражены признаки макулярной патологии.
Техническим результатом предлагаемого способа являются упрощение с соответствующей возможностью проведения скрининг-исследований и повышение точности диагностики при ранних проявлениях макулярной патологии с проведением обоснованного своевременного лечения.
Технический результат достигается за счет определения только оптической плотности в каждой точке цифрового изображения макулярной области с использованием ее критериального значения величиной 73 относительной единицы.
Известно, что морфологические изменения, происходящие в клеточных и субклеточных структурах макулярной области, обусловливающие возникновение различных патологических процессов, проявляющихся на глазном дне, могут быть зафиксированы с помощью фотографирования. Однако, как было сказано выше, количественный анализ изображений по трем цветовым каналам в системе RGB довольно трудоемкий, поскольку информация о цвете имеет более 16,7 млн значений яркости. Мы считаем, что анализ может быть существенно облегчен. В предлагаемом нами способе используется ахроматический режим представления изображения. Известен метод количественного анализа степени почернения фотографической эмульсии на фотопленке, который осуществлялся с помощью прибора фотометра путем определения так называемой оптической плотности (optical density) изображений и получивший название денситометрии, числовые значения которой выражают в относительных единицах (RU 2166277, 04.06.1999). До применения компьютерной техники аналоговая денситометрия широко применялась в таких областях медицины, как рентгенология и офтальмология. Достижения электронно-вычислительной техники на базе созданных шкал ахроматических цветов и атласов цветов позволили осуществлять денситометрию на качественно ином уровне, обогатив эти исследования автоматизацией проводимых работ, когда исследователю представляется только конечный результат измерений. Различные методы компьютерной денситометрии были разработаны и апробированы в клинических исследованиях при изучении состояния структур переднего отдела глаза, включая роговицу и хрусталик, при различных заболеваниях глаза (Макаров И.А. Объективные квантитативные математические методы анализа изображений в диагностике заболеваний переднего отдела глаза. // Дисс. ... доктора мед. наук, М., 2003, 297 с.). На большом клиническом материале была показана высокая информативность метода точечной денситометрии, осуществляемого путем измерения оптической плотности каждого пикселя изображения в исследуемой области и отбор для сравнительного анализа максимальных значений оптической плотности пикселей изучаемых изображений. Однако ранее анализ оптической плотности макулярной области в ахроматическом режиме для диагностики не использовался.
Способ осуществляется следующим образом. Пациенту перед обследованием производят двукратную, с интервалом через 5 минут, инстилляцию в конъюнктивальную полость исследуемого глаза мидриатического средства (0,5% раствор мидриацила). Через 30-40 минут после достижения необходимого для исследования расширения зрачка (не менее 6 мм в диаметре) производят цифровую фотосъемку глазного дна, например, на фундус-камере TRC-50 EX фирмы «Торсоп» (Япония). При этом всегда используют стандартные условия фотографирования: одна и та же модель фундус-камеры, угол обзора 30° при фотографировании, одинаковый уровень освещения, фокусировка на центр макулярной области. Далее приступают к анализу изображения, который осуществляют, например, в компьютерной программе растровой графики Photoshop® компании Adobe Systems (США). Производят трансформацию цветного изображения в ахроматический режим, получая черно-белое изображение. В макулярной области методом точечной денситометрии по серой шкале производят определение оптической плотности по 256 градациям яркости распределения ахроматических цветов. При максимальной величине оптической плотности, равной или более 73 отн. ед., диагностируют патологию макулярной области. В зависимости от результатов исследования диагностируют различные состояния макулярной области.
Денситометрический анализ изображений макулярной области применен нами на 68 пациентах (105 глаз) с диагнозом: возрастная макулярная дистрофия. Возраст пациентов составил 53-78 лет, из них 29 мужчин и 39 женщин. У 18 пациентов (20 глаз) при обследовании офтальмоскопическая картина центральной зоны сетчатки соответствовала норме и характеризовалась ослаблением или отсутствием макулярного и фовеолярного рефлексов, стушеванностью границ макулы, сглаженностью и уплощением рельефа макулы. Острота зрения у данной группы пациентов составила 1,0. По данным флуоресцентной ангиографии макула без патологических изменений. При применении предлагаемого способа были определены максимальные значения оптической плотности изображений макулярной области, которые составили до 73 отн. ед. Эти показатели были приняты за параметры возрастной нормы, когда у пациентов не определяется какая-либо патология макулярной области, что полностью соответствует клинической картине.
У 37 пациентов (69 глаз) были обнаружены признаки начальной возрастной макулодистрофии: при офтальмоскопии определяли перераспределение пигмента в макулярной области, деструкция пигментного эпителия, друзы. Пациенты не предъявляли каких-либо жалоб. Острота зрения в данной группе исследуемых варьировала от 0,8 до 1,0. При этом офтальмоскопическую картину глазного дна дополнили данные флюоресцентной ангиографии, подтверждающие диагноз начальной макулодистрофии: дефекты пигментного эпителия, друзы. При применении предлагаемого способа диагностики были определены максимальные значения оптической плотности изображений макулярной области, которые составили у этих пациентов более 73 отн. ед. Эти показатели характеризовали наличие у пациентов начальной макулодистрофии.
У 13 пациентов (16 глаз) диагностировали развитую стадию заболевания, характеризующуюся полиморфными очагами атрофии пигментного эпителия и хориокапиллярного слоя или серозной отслойкой пигментного и/или нейроэпителия. В большинстве случаев пациенты жаловались на ухудшение зрения, затуманивание зрения и/или искажение изображения. Острота зрения у пациентов была ниже 0,8, в ряде случаев выявлены относительные скотомы и абсолютные в центральном поле зрения. На флюоресцентной ангиографии картина развитой стадии макулодистрофии: обширные зоны гипер- и гипофлюоресценции, указывающие на грубые дегенеративные изменения пигментного эпителия и нарушения целостности мембраны Бруха. При применении предлагаемого способа диагностики были определены максимальные значения оптической плотности изображений макулярной области, которые составили в данной группе пациентов более 73 отн. ед. Эти показатели были приняты нами за параметры, характеризующие наличие у пациентов развитой стадии макулодистрофии.
Предлагаемый способ изобретения может быть проиллюстрирован конкретными примерами.
Пример 1. Пациентка В., 56 лет, обследована в клинике на предмет наличия возрастной макулодистрофии. Жалоб на момент осмотра не предъявляет. Острота зрения правого глаза 1,0. Оптические среды прозрачны. При офтальмоскопии: диск зрительного нерва бледно-розовый, границы четкие, сосуды неравномерного калибра. Границы макулярной области стушеваны. Диагностика представляет сложности. Проведено фотографирование глазного дна на фундус-камере TRC-50 EX фирмы «Topcon» (Япония) с соблюдением стандартных условий фотографирования. Далее в программе растровой графики Adobe Photoshop произведена трансформация цветного изображения в ахроматический режим. По 256 градациям яркости по серой шкале определена максимальная оптическая плотность в макулярной области, которая составила 72 отн. ед. Это значение соответствует верхней границе нормы, что по существу указывает на возрастные изменения макулярной области у данной пациентки и отсутствие патологии макулярной области. Таким образом, проведенный комплекс обследования не выявил признаков макулярной патологии, но, учитывая пограничные результаты денситометрии, обнаруженные путем использования в диагностике данного способа изобретения, пациентке было рекомендовано динамическое наблюдение и повторное обследование через 1 год. В качестве профилактической меры рекомендованы витаминно-минеральный комплекс и ретинопротектор.
Пример 2. Пациентка С., 52 года. Жалоб на момент осмотра не предъявляет. Острота зрения правого глаза 1,0. При биомикроскопии оптические среды прозрачны. При офтальмоскопии: диск зрительного нерва бледно-розовый, границы четкие, ангиосклероз сетчатки. Границы макулярной области не определяются, отсутствуют макулярный и фовеолярный рефлексы. Диагностика затруднена. Проведено фотографирование глазного дна на фундус-камере TRC-50 ЕХ фирмы «Topcon» (Япония) с соблюдением стандартных условий фотографирования. Далее в программе растровой графики Adobe Photoshop произведена трансформация цветного изображения в черно-белое. По 256 градациям яркости по серой шкале определена максимальная оптическая плотность в макулярной области, которая составила 89 отн. ед., что указывает на наличие возрастной макулодистрофии. Проведено патогенетическое лечение: сосудистые препараты, антиоксиданты, ангио- и ретинопротекторы.
Таким образом, предлагаемый способ позволяет оценить состояние макулярной области у здоровых субъектов, произвести квантитативную оценку степени макулярных изменений, произвести раннюю диагностику патологии макулярной области, что весьма полезно при скрининг-осмотрах населения.

Claims (1)

  1. Способ диагностики патологии макулярной области, включающий получение цифрового изображения глазного дна при 256 значениях яркости, отличающийся тем, что используют ахроматический режим и определяют оптическую плотность в каждой точке изображения макулярной области, и при максимальной величине оптической плотности, равной или больше 73 относительных единиц, диагностируют наличие патологии макулярной области.
RU2006122322/14A 2006-06-23 2006-06-23 Способ диагностики патологии макулярной области RU2312581C1 (ru)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006122322/14A RU2312581C1 (ru) 2006-06-23 2006-06-23 Способ диагностики патологии макулярной области

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
RU2006122322/14A RU2312581C1 (ru) 2006-06-23 2006-06-23 Способ диагностики патологии макулярной области

Publications (1)

Publication Number Publication Date
RU2312581C1 true RU2312581C1 (ru) 2007-12-20

Family

ID=38917015

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
RU2006122322/14A RU2312581C1 (ru) 2006-06-23 2006-06-23 Способ диагностики патологии макулярной области

Country Status (1)

Country Link
RU (1) RU2312581C1 (ru)

Cited By (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2482785C1 (ru) * 2012-02-15 2013-05-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Московский научно-исследовательский институт глазных болезней имени Гельмгольца" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации Способ дифференциальной диагностики патологических изменений заднего отрезка глаза
RU2488344C1 (ru) * 2011-11-24 2013-07-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Московский научно-исследовательский институт глазных болезней имени Гельмгольца" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации Способ оптической денситометрии структур глаза
RU2651126C1 (ru) * 2017-02-13 2018-04-18 Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение Науки Институт Биохимической Физики Им. Н.М. Эмануэля Российской Академии Наук (Ибхф Ран) Способ раннего выявления возрастной макулярной дистрофии сетчатки
RU2669862C1 (ru) * 2018-03-06 2018-10-16 Федеральное государственное автономное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ отбора пациентов с подозрением на полипоидную хориоидальную васкулопатию для проведения ангиографии с красителем индоцианином зеленым
CN109859139A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 中南大学 彩色眼底图像的血管增强方法

Non-Patent Citations (1)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
ШЕВЧЕНКО К.В. и др. Исследования оптической плотности места перелома костей кисти как метод объективизации сроков фиксации в аппаратах для наружного остеносинтеза, бюлл. Волгоградского научного центра РАМН, 2006, №2, с.58. TETZ MR et al., Photographic image analysis system of posterior capsule opacification, J Cataract Refract Surg. 1997, №23(10), p.1515-20, (реферат), [он-лайн], [найдено 12.02.2007], найдено из базы данных PubMed. *

Cited By (6)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
RU2488344C1 (ru) * 2011-11-24 2013-07-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Московский научно-исследовательский институт глазных болезней имени Гельмгольца" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации Способ оптической денситометрии структур глаза
RU2482785C1 (ru) * 2012-02-15 2013-05-27 Федеральное государственное бюджетное учреждение "Московский научно-исследовательский институт глазных болезней имени Гельмгольца" Министерства здравоохранения и социального развития Российской Федерации Способ дифференциальной диагностики патологических изменений заднего отрезка глаза
RU2651126C1 (ru) * 2017-02-13 2018-04-18 Федеральное Государственное Бюджетное Учреждение Науки Институт Биохимической Физики Им. Н.М. Эмануэля Российской Академии Наук (Ибхф Ран) Способ раннего выявления возрастной макулярной дистрофии сетчатки
RU2669862C1 (ru) * 2018-03-06 2018-10-16 Федеральное государственное автономное учреждение "Межотраслевой научно-технический комплекс "Микрохирургия глаза" имени академика С.Н. Федорова" Министерства здравоохранения Российской Федерации Способ отбора пациентов с подозрением на полипоидную хориоидальную васкулопатию для проведения ангиографии с красителем индоцианином зеленым
CN109859139A (zh) * 2019-02-15 2019-06-07 中南大学 彩色眼底图像的血管增强方法
CN109859139B (zh) * 2019-02-15 2022-12-09 中南大学 彩色眼底图像的血管增强方法

Similar Documents

Publication Publication Date Title
Grewal et al. Correlation of nuclear cataract lens density using Scheimpflug images with Lens Opacities Classification System III and visual function
Zangwill et al. A comparison of optical coherence tomography and retinal nerve fiber layer photography for detection of nerve fiber layer damage in glaucoma
Kirkwood et al. Repeatability and validity of lens densitometry measured with Scheimpflug imaging
Patel et al. Quantitative analysis of in vivo confocal microscopy images: a review
Seidenari et al. Digital videomicroscopy improves diagnostic accuracy for melanoma
Lakits et al. Orbital helical computed tomography in the diagnosis and management of eye trauma
EP1723902A1 (en) Fundus portion analyzing instrument and fundus portion analyzing method
Dolz-Marco et al. The border of macular atrophy in age-related macular degeneration: a clinicopathologic correlation
Cleland et al. Quantification of geographic atrophy using spectral domain OCT in age-related macular degeneration
RU2312581C1 (ru) Способ диагностики патологии макулярной области
Jose et al. Correlation between the measurement of posterior capsule opacification severity and visual function testing
Cavanagh et al. The application of confocal microscopy to the study of living systems
Gende et al. Automatic segmentation of retinal layers in multiple neurodegenerative disorder scenarios
Varma et al. Positional changes in the vasculature of the optic disk in glaucoma
Babizhayev et al. Image analysis and glare sensitivity in human age‐related cataracts
Chew et al. Perifoveal interdigitation zone loss in hydroxychloroquine toxicity leads to subclinical bull’s eye lesion appearance on near-infrared reflectance imaging
Gilchrist Computer processing of ocular photographs—A review
Peli Electro-optic fundus imaging
Danis et al. Imaging of diabetic retinopathy and diabetic macular edema
RU2282390C1 (ru) Способ диагностики атрофии зрительного нерва
Li et al. Quantitative analysis of retinal intermediate and deep capillary plexus in patients with retinal deep vascular complex ischemia
Davoudi et al. High reliability of cone cell measurements with adaptive optics scanning laser ophthalmoscopy in a simulated real-life clinical setting
Normando et al. Imaging in dry AMD
RU2255647C2 (ru) Способ оценки динамики лечения патологий глазного дна
RU2271138C1 (ru) Способ диагностики патологии макулярной области

Legal Events

Date Code Title Description
MM4A The patent is invalid due to non-payment of fees

Effective date: 20080624