WO2020005053A1 - Sistema portátil para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético mediante procesamiento de imagen e inteligencia artificial - Google Patents

Sistema portátil para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético mediante procesamiento de imagen e inteligencia artificial Download PDF

Info

Publication number
WO2020005053A1
WO2020005053A1 PCT/MX2019/000036 MX2019000036W WO2020005053A1 WO 2020005053 A1 WO2020005053 A1 WO 2020005053A1 MX 2019000036 W MX2019000036 W MX 2019000036W WO 2020005053 A1 WO2020005053 A1 WO 2020005053A1
Authority
WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
image
diabetic macular
diabetic
macular edema
portable
Prior art date
Application number
PCT/MX2019/000036
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Arturo SANTOS GARCÍA
Juan Carlos ALTAMIRANO VALLEJO
Luis Manuel APARICIO ROMERO
Alejandro GARCÍA GONZÁLEZ
Ricardo Javier DÍAZ DOMÍNGUEZ
Rita Quetziquel FUENTES AGUILAR
Gisela Hialita SÁNCHEZ SOSA
Original Assignee
Centro De Retina Médica Y Quirúrgica, S.C.
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 Centro De Retina Médica Y Quirúrgica, S.C. filed Critical Centro De Retina Médica Y Quirúrgica, S.C.
Priority to US17/256,937 priority Critical patent/US20210259546A1/en
Publication of WO2020005053A1 publication Critical patent/WO2020005053A1/es

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
    • A61B3/10—Objective types, i.e. instruments for examining the eyes independent of the patients' perceptions or reactions
    • A61B3/13—Ophthalmic microscopes
    • 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
    • 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
    • A61B3/0041—Operational features thereof characterised by display arrangements
    • 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
    • A61B3/1208—Multiple lens hand-held instruments
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0004—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by the type of physiological signal transmitted
    • A61B5/0013—Medical image data
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/0002—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network
    • A61B5/0015—Remote monitoring of patients using telemetry, e.g. transmission of vital signals via a communication network characterised by features of the telemetry system
    • A61B5/002—Monitoring the patient using a local or closed circuit, e.g. in a room or building
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/14532—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue for measuring glucose, e.g. by tissue impedance measurement
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/145—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue
    • A61B5/1455—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters
    • A61B5/14551—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases
    • A61B5/14555—Measuring characteristics of blood in vivo, e.g. gas concentration, pH value; Measuring characteristics of body fluids or tissues, e.g. interstitial fluid, cerebral tissue using optical sensors, e.g. spectral photometrical oximeters for measuring blood gases specially adapted for the eye fundus
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/48—Other medical applications
    • A61B5/4869—Determining body composition
    • A61B5/4875—Hydration status, fluid retention of the body
    • A61B5/4878—Evaluating oedema
    • A—HUMAN NECESSITIES
    • A61—MEDICAL OR VETERINARY SCIENCE; HYGIENE
    • A61B—DIAGNOSIS; SURGERY; IDENTIFICATION
    • A61B5/00—Measuring for diagnostic purposes; Identification of persons
    • A61B5/72—Signal processing specially adapted for physiological signals or for diagnostic purposes
    • A61B5/7235—Details of waveform analysis
    • A61B5/7264—Classification of physiological signals or data, e.g. using neural networks, statistical classifiers, expert systems or fuzzy systems
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/40—Scaling of whole images or parts thereof, e.g. expanding or contracting
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T3/00—Geometric image transformations in the plane of the image
    • G06T3/60—Rotation of whole images or parts thereof
    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06T—IMAGE DATA PROCESSING OR GENERATION, IN GENERAL
    • G06T7/00—Image analysis
    • G06T7/60—Analysis of geometric attributes
    • G06T7/62—Analysis of geometric attributes of area, perimeter, diameter or volume

Definitions

  • the present invention is related to the medical field, specifically to a system for the detection of diabetic macular edema through the capture of a fundus image with a portable ophthalmoscopy equipment in which the macular area is analyzed;
  • This image is sent via wired or wireless to an embedded system that has an algorithm based on artificial intelligence, which extracts the information from the image and processes it to identify the presence of the pathology under study.
  • the system is designed for professionals with training in optometry or first contact health professionals who do not have specialized training in ophthalmology.
  • Macular edema is inflammation and the accumulation of fluid in the macula that is the part of the eye responsible for central vision and fine vision of details (which allows reading or recognizing faces), and occurs when the blood vessels of The retina has fluid leaks.
  • RD diabetic retinopathy
  • Diabetes is a disease characterized by high levels of glucose (sugar) in the blood. It is important to keep diabetes controlled to avoid short and long term complications.
  • glucose glucose
  • One of the organs that can be significantly affected are the eyes. Diabetes can affect vision due to the alterations that it produces in the blood vessels of the retina. This is known as Diabetic Retinopathy fRDl. which constitutes one of the first causes of low vision in developed countries.
  • Diabetic Macular Edema which is the first
  • Diabetic Retinopathy causes of visual loss in diabetic patients and may appear at any stage of the Diabetic Retinopathy. It consists of the progressive accumulation of fluid in the macula, the most important area of the retina.
  • macular edema the main cause of the appearance of macular edema is associated with diabetes. This disease causes the blood vessels of the retina to lose fluids, including small amounts of blood, and, occasionally, leaking fat deposits, which causes the macula to swell. Macular edema is usually painless and may show few symptoms at the beginning, mainly blurred and discolored vision, but it must be treated in time to avoid irreversible degenerative changes. There are multiple treatment options, such as eye drops, intravitreal and periocular injections, laser photocoagulation, MicroPulse laser or microsurgery using posterior vitrectomy, which will be applied depending on the severity of each case. Diabetic macular edema and its symptoms occur more frequently in poorly controlled patients. Among the first symptoms is the loss of visual acuity or blurred vision that is gradually progressive, poor night vision, difficulty recovering from bright stimuli and decreased color vision.
  • Diabetic Retinopathy and diabetic macular edema are important causes of blindness in people of working age between 20 and 65 years.
  • the decrease and loss of vision prevent the development of near activities such as reading, writing and sewing, among others and from afar such as driving, watching television, reading signs, etc.
  • it affects peripheral vision and color vision. Because of this, the affected people become dependent on others and suffer alterations in their social and emotional life.
  • Diabetic macular edema is important to detect it in a timely manner since in this way its treatment with innovative drugs that can preserve vision is possible.
  • a focal laser treatment is used to reduce inflammation of the macula.
  • the main objective of the treatment is the stabilization of vision by sealing fluid leaks from blood vessels that interfere with the proper functioning of the macula.
  • a loss of vision can improve with a laser treatment.
  • Drug injection therapy is also used to treat macular edema.
  • Steroids and agents against endothelial growth factor (anti-VEFG) have shown a promising response in reducing diabetic macular edema and other causes.
  • Therapy with medication injections is performed in the doctor's office. In these cases, a type of anesthesia is used to numb the eye, and a very small needle is inserted into the eye to administer the medication near the retina.
  • EDRS Early Treatment Diabetic Retinopathy Study
  • the method used classically to diagnose diabetic macular edema has been the biomicroscopic examination.
  • the problem with this method is that the information it provides is exclusively qualitative and subjective. Visualizing hard exudates is no problem, but detecting the presence of retinal thickening can be more complex and the findings found can be very variable depending on the observer. In addition, these methods are not very sensitive since large variations in the thickness of the retina are needed so that they can be detected by biomicroscopic examination. The determination of diabetic macular edema is very important for an adequate treatment of this pathology.
  • these are optical media; in the first one, the capture of fundus images is performed using a portable camera, or, by placing an attachment to a smartphone, the expert or an automated algorithm performs the identification of characteristics in the captured image, these characteristics are generally associated with advanced stages of diabetic retinopathy, such as specific changes in color or changes in the morphology and structure of the retina, which are identifiable in a simple image of the fundus. Frequently, the diagnosis is not made on the site, instead, the image is sent to a remote diagnostic center where it is analyzed by a group of ophthalmologists. The image can be taken by a person trained in capture and not necessarily by a specialist in the medical area.
  • the main requirement is that it be operated by a specialist in the area of ophthalmology
  • the options are: fundus image capture systems with implementation of a deep learning algorithm for the automatic classification of diabetic retinopathy, in its moderate and severe condition.
  • an optical coherence tomograph is used, which reconstructs the three-dimensional structure of the eye using infrared radiation, in the latter
  • Peek Vision® system which consists of tools and processes enabled for eye health services.
  • This system has the following important components: a diagnostic app (smartphone software), an optical adapter for the phone's camera (magnifying lens) that allows you to see the retina and a system that connects the diagnostic test and data from the image to a remote system for diagnosis.
  • the Peek Vision® system in situ, can only perform a visual acuity study. For the diagnosis of other pathologies, the image has to be sent to a diagnostic center through the internet.
  • this system is not designed to identify diabetic macular edema, only the presence or absence of proliferative diabetic retinopathy, through the symptoms it generates; To confirm the diagnosis, it is necessary to use an optical coherence tomography equipment in a specialized care center.
  • OCT Optical Coherence Tomograph
  • OCT is a diagnostic imaging device that allows imaging of biological tissues with a high resolution. It is characterized by the realization of micrometric cross sections by light on the tissue to be studied.
  • the operation of the OCT employs a computerized precision optical instrument capable of obtaining high resolution images.
  • OCT is especially useful in ophthalmology, given the ease with which light reaches the ocular structures in the anterior and posterior segments.
  • the advantage in its application in ophthalmology is that the light directly affects the tissue, without the need to use a transducer. For this, a sufficiently transparent optical medium is required to obtain a detectable signal.
  • this equipment allows to generate a 3D reconstruction of the eyeball, and using specialized software, you can display the value of the thickening of the retina around the macular area (diabetic macular edema), such study is performed by a specialist in an office, which interprets the color scale graphs displayed by the equipment interface;
  • the developed system does not require the use of a specialist.
  • IDx-DR system It is a system for the automatic detection of mild diabetic retinopathy in adults from 22 years of age, who have received a diagnosis of diabetes mellitus. This system is used in addition to a non-mydriatic eye fundus camera, model TOPCON NW400, non-portable; The images are analyzed using deep learning techniques.
  • the IDx-Dr System delivers a pre-diagnosis categorized in two levels, mild and severe retinopathy in general, in our invention the inference of the macular thickness is made, using this information it is possible to classify the damage by region of the retina, at least In nine main sectors and on a scale of mild, moderate and severe damage by region, the presence of the damage, as it moves away from the center indicates a greater degree of progress in the pathology.
  • the developed invention has the characteristic of portability, without relying on a desktop mydriatic camera.
  • current systems have the following deficiencies compared to the invention developed object of this document:
  • the system comprises the complex ophthalmologic examination and the coherent optical tomography of the eye according to the Macular Thickness Map protocol.
  • the fovea / central ratio of the thickness of the retina in the fovea to the thickness of the central sector is calculated.
  • the ratio below 1.0 suggests the type of occlusion of diabetic macular edema.
  • the ratio above 1.0 suggests the type of non-occlusion of diabetic macular edema.
  • the system detects diabetic macular edema, in early stages and not when it is already evident by the presence of lesions triggered by pathology in advanced stages.
  • the objective of the invention is to make available a portable system for the detection of potential cases of diabetic macular edema that allows the diagnosis of diabetic macular edema through the capture of a fundus image with a portable ophthalmoscopy equipment; said image is sent via wired or wireless to an embedded system that has an algorithm based on artificial intelligence, which extracts the information from the image and processes it to identify the presence of the pathology, the system is designed for professionals with training in optometrla or first contact health professionals who do not have specialized training in ophthalmology.
  • Figure 1 shows the portable ophthalmoscopy system for the identification of potential cases of diabetic macular edema.
  • Figure 2 shows the device with the development card and the embedded system developed for image processing.
  • Figure 3 shows the schematic diagram of the system for receiving images and processing them.
  • Figure 4 shows the block diagram of the image processing algorithm that is embedded in the system for the reception of the images and their processing.
  • Figure 5 shows the general operating steps of the portable ophthalmoscopy system for the identification of potential cases of diabetic macular edema.
  • Figure 6 shows a non-invasive clinical test with the portable ophthalmoscopy system for the identification of potential cases of edema. diabetic macular
  • Figure 7 shows the images used for the base of each patient in his study that includes the image of the Optical Coherence Tomograph (OCT), the graphical retino and the system that includes the portable ophthalmoscopy equipment and a smartphone with the algorithm developed .
  • OCT Optical Coherence Tomograph
  • Figure 8 shows the ROI and the intersection points of ocular vessels for Oct on an image of the Optical Coherence Tomograph (OCT).
  • OCT Optical Coherence Tomograph
  • a portable ophthalmoscopy device (101) For the capture of the image, a portable ophthalmoscopy device (101) is required that at least has the following technical characteristics: with a field angle of 45o to 30o. +35 D ... -35 D continues. With a lens (102) of 40 mm (patient eye - objective). With at least 4 IR LEDs (each 100 mW max.). A touch screen (106) 3.97 "TFT LCD, 800 x 480 pixels, 16.7 million colors, anti-reflective film. USB connection (104) and connection wireless, capture button (103) and power button (105) which can be similar to the VISUSCOUT100 of the Zeiss company. As Figure 1 shows, with this equipment the image that is sent to the embedded system is captured for processing and analysis.
  • Image processing device (201) As shown in Figure 2, which includes an electrical connector (202), an LCD screen (203), a power-on LED ( 207), a power button (204), a USB port (205) and a micro USB port (206) for wired data transmission.
  • a device with development card and the embedded system for image processing which is integrated into the image processing device (201) as shown in Figure 3, which includes the LCD screen (203) and the port of the display (209), the electrical connector (202), the wireless module (bluetooth) (208) for wireless data reception and the USB ports (205) and micro USB (206) for data reception so wired, an LED power indicator (207) and the 1 GB microprocessor (210) in 1.4GHz RAM, 64-bit processor.
  • l rai must contain two eye vessel intersections, pi ⁇ x P i, and p i) and
  • the gradient is applied using directional kernels, considering K Gx and K Gy as Directional kernels 3X3 cores, the magnitude of the image gradient is obtained using: I gm allows to identify the variation of local lighting and the direction of the changes of maximum intensity of gray for l gs . o It is decided if the noise has been eliminated (406)
  • I gm is binarized using a dynamic threshold base with the Otsu method for the image histogram to generate I bw .
  • ⁇ I fn is the resulting noise-free image.
  • noise objects with an area smaller than 200 pixels
  • ⁇ I fn is skeletonized using mathematical morphological operations. This process eliminates pixels in the boundaries of objects, but does not allow objects to separate; This process is based on the preservation of Euler's number; Additionally, the algorithm stores spatial coordinates of the intersections.
  • the developed system allows to identify potential cases of diabetic macular edema without having to perform an optical coherence tomography (TCO) study, which is the standard used worldwide for the detection of this pathology.
  • TCO optical coherence tomography
  • the system considers the processing in the embedded system, without the need to send the information to a diagnostic center and / or for the review of specialists since it can be used by professionals with training in optometry or professionals of the First contact health who do not have specialized training in ophthalmology.
  • the user takes the portable ophthalmoscopy equipment (101) and turns it on
  • the portable ophthalmoscopy equipment (101) is positioned in the patient
  • the image must have at least a resolution of 5MP, with size 1536X1152, in JPG, TIFF format, etc.
  • the user sends, by wired and wireless, the fundus image to the embedded system (504).
  • the embedded system There is also the possibility of storing the image in a USB memory to be inserted into the port that has the embedded diagnostic system.
  • the embedded system is made by image processing and extracts the characteristics of the same for classification (505).

Landscapes

  • Health & Medical Sciences (AREA)
  • Life Sciences & Earth Sciences (AREA)
  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • Public Health (AREA)
  • Biophysics (AREA)
  • Veterinary Medicine (AREA)
  • Biomedical Technology (AREA)
  • Heart & Thoracic Surgery (AREA)
  • Medical Informatics (AREA)
  • Molecular Biology (AREA)
  • Surgery (AREA)
  • Animal Behavior & Ethology (AREA)
  • General Health & Medical Sciences (AREA)
  • Pathology (AREA)
  • Ophthalmology & Optometry (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Computer Networks & Wireless Communication (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Physiology (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Optics & Photonics (AREA)
  • Mathematical Physics (AREA)
  • Fuzzy Systems (AREA)
  • Evolutionary Computation (AREA)
  • Psychiatry (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • Nuclear Medicine, Radiotherapy & Molecular Imaging (AREA)
  • Radiology & Medical Imaging (AREA)
  • Emergency Medicine (AREA)
  • Spectroscopy & Molecular Physics (AREA)
  • Geometry (AREA)
  • Eye Examination Apparatus (AREA)

Abstract

La diabetes es una enfermedad caracterizada por cifras elevadas de glucosa en sangre. Es importante mantener la diabetes controlada para evitar complicaciones a corto y largo plazo. La diabetes puede afectar a la visión debido a las alteraciones que produce en los vasos sanguíneos de la retina. Esto se conoce como Retinopatía Diabética (RD), la cual constituye una de las primeras causas de baja visión en países desarrollados. Una de las complicaciones de la retinopatía diabética es el Edema Macular Diabético (EMD), el cual es la primera causa de pérdida visual en pacientes diabéticos y puede aparecer en cualquier etapa de la Retinopatía Diabética. Consiste en la acumulación progresiva de líquido en la mácula, la zona más importante de la retina. La determinación del edema macular diabético es muy importante de la retina. La determinación del edema macular diabético es muy importante para un tratamiento adecuado de esta patología. Existe una variedad de opciones tecnológicas que se utilizan para la detección de la retinopatía diabética, aunque solo las más sofisticadas se encargan de la detección del edema macular, una complicación que aparece como consecuencia de la retinopatía diabética y que es de las principales causas de ceguera. La invención describe un sistema portátil para la detección del edema macular diabético a través de la captura de una imagen de fondo de ojo con un equipo portátil de oftalmoscopia; dicha imagen se envía vía alámbrica o inalámbrica a un sistema embebido que cuenta con un algoritmo basado en inteligencia artificial, mismo que extrae información de la imagen y la procesa para identificar la presencia de la patología bajo estudio.

Description

SISTEMA PORTÁTIL PARA LA IDENTIFICACIÓN DE CASOS POTENCIALES DE EDEMA MACULAR DIABÉTICO MEDIANTE PROCESAMIENTO DE IMAGEN E
INTELIGENCIA ARTIFICIAL CAMPO DE LA INVENCIÓN
La presente invención está relacionada al campo de la medicina, concretamente a un sistema para la detección del edema macular diabético a través de la captura de una imagen de fondo de ojo con un equipo portátil de oftalmoscopia en donde se analiza el área macular; dicha imagen se envía vía alámbrica o inalámbrica a un sistema embebido que cuenta con un algoritmo basado en inteligencia artificial, mismo que extrae la información de la imagen y la procesa para identificar la presencia de la patología bajo estudio. El sistema se encuentra diseñado para profesionistas con formación en optometría o profesionistas de la salud de primer contacto que no cuenten con una formación especializada en oftalmología.
ANTECEDENTES DE LA INVENCIÓN
El edema macular es la inflamación y el cúmulo de liquido en la mácula que es la parte del ojo responsable de la visión central y la visión fina de los detalles (la que permite leer o reconocer caras), y se produce cuando los vasos sanguíneos de la retina tienen escapes de fluido.
El edema macular más frecuente es el asociado a la retinopatla diabética (RD), aunque son muchas las patologías retinianas que pueden ocasionar edema macular, como por ejemplo las oclusiones venosas o en el postoperatorio de la cirugía de catarata.
La diabetes es una enfermedad caracterizada por cifras elevadas de glucosa (azúcar) en sangre. Es importante mantener la diabetes controlada para evitar complicaciones a corto y largo plazo. Uno de los órganos que pueden afectarse en forma importante son los ojos. La diabetes puede afectar a la visión debido a las alteraciones que produce en los vasos sanguíneos de la retina. Esto se conoce como Retinopatla Diabética fRDl. la cual constituye una de las primeras causas de baja visión en países desarrollados. Una de las complicaciones de la retinopatla diabética es el Edema Macular Diabético el cual es la primera
Figure imgf000004_0001
causa de pérdida visual en pacientes diabéticos y puede aparecer en cualquier etapa de la Retinopatla Diabética. Consiste en la acumulación progresiva de líquido en la mácula, la zona más importante de la retina.
Como se mencionó anteriormente, la principal causa de la aparición del edema macular está asociada a la diabetes. Esta enfermedad hace que los vasos sanguíneos de la retina pierdan líquidos, entre ellos pequeñas cantidades de sangre, y, ocasionalmente, fugas de depósitos de grasa, lo que provoca que la mácula se inflame. El edema macular suele ser Indoloro y puede mostrar pocos síntomas al inicio, principalmente visión borrosa y descolorida, pero es preciso tratarlo a tiempo para evitar cambios degenerativos irreversibles. Existen múltiples opciones de tratamiento, como colirios, inyecciones intravítreas y perioculares, fotocoagulación con láser, láser MicroPulse o microcirugía mediante vitrectomia posterior, que se aplicarán en función de la gravedad de cada caso. El edema macular diabético y sus síntomas se presentan con mayor frecuencia en pacientes mal controlados. Dentro de los primeros síntomas está la pérdida de la agudeza visual o visión borrosa que es paulatinamente progresiva, mala visión nocturna, la dificultad para recuperarse de estímulos brillantes y la disminución de la visión de los colores.
Para detectar si una persona diabética presenta Edema Macular (o alguna otra complicación por Retinopatía Diabética), es necesario que se realice un examen completo de los ojos, el cual incluye revisión de la agudeza visual, toma de la presión ocular, revisión completa de las estructuras del ojo, y dilatación de la pupila para poder observar de manera completa la retina. En caso de identificar datos que sugieran la presencia de Edema Macular Diabético, se pueden realizar estudios complementarios como Fluorangiografla de retina y tomografla de coherencia óptica.
La Retinopatía Diabética y el edema macular diabético son causas importantes de ceguera en personas en edad laboral entre 20 y 65 años. La disminución y la pérdida de la visión impiden el desarrollo de actividades de cerca como leer, escribir y coser, entre otras y de lejos como conducir, ver la televisión, leer letreros, etc. Además, afecta la visión periférica y la visión de colores. Debido a esto las personas afectadas se vuelven dependientes de otros y sufren alteraciones en su vida social y emocional. El edema macular diabético es importante detectarlo en forma oportuna ya que de esta manera es posible su tratamiento con fármacos innovadores que pueden preservar la visión.
Tradicionalmente si el oftalmólogo hace un diagnóstico de edema macular, se utiliza un tratamiento con láser focal para reducir la inflamación de la mácula. Durante esta cirugía con láser, el oftalmólogo aplica muchos pulsos diminutos en las zonas alrededor de la mácula con escapes de fluido. El objetivo principal del tratamiento es la estabilización de la visión sellando los escapes de fluido de los vasos sanguíneos que interfieren con el buen funcionamiento de la mácula. En algunos casos, una pérdida de la visión puede mejorar con un tratamiento de rayo láser. La terapia con inyecciones de medicamentos también se utiliza para tratar el edema macular. Los esteroides y los agentes contra el factor de crecimiento endotelial (anti-VEFG, por sus siglas en inglés), han mostrado una prometedora respuesta en la reducción del edema macular diabético y de otras causas. La terapia con inyecciones de medicamento se realiza en el consultorio del médico. En estos casos, se utiliza un tipo de anestesia para adormecer el ojo, y una aguja muy pequeña se inserta en el ojo para administrar el medicamento cerca de la retina.
En pacientes con diabetes, el control de azúcar en la sangre y la presión arterial es otro método de tratamiento contra el edema macular. El Early Treatment Diabetic Retinopathy Study (ETDRS: Estudio para el tratamiento temprano de la retinopatla diabética) introdujo el término de edema macular diabético clínicamente significativo, que se define como:
1. Engrosamiento retiniano a 500 mieras o menos del centro de la fóvea.
2. Exudados duros a 500 mieras o menos del centro de la fóvea si se asocian con engrosamiento retiniano adyacente.
3. Engrosamiento retiniano de al menos un disco de área y que parte del mismo se encuentre dentro de un disco de diámetro del centro de la fóvea. Según el ETDRS serían los pacientes cuyo edema pudiese encuadrarse como clínicamente significativo los que se beneficiarían del tratamiento con láser y de ahí la importancia de esta clasificación.
De forma más reciente se ha propuesto la Clasificación Internacional de la Retinopatía Diabética, que en lo que se refiere al edema macular diabético propone tres grados:
1 . Leve. Engrosamiento retiniano o exudados duros en el polo posterior pero lejos del centro de la mácula.
2. Moderado. Cercanía del engrosamiento o los exudados al centro de la mácula.
3. Severo. Los exudados o el engrosamiento afectan al centro de la macula.
El método utilizado clásicamente para diagnosticar el edema macular diabético ha sido el examen biomicroscópico. El problema de este método es que la información que proporciona es exclusivamente cualitativa y subjetiva. Visualizar los exudados duros no representa ningún problema, pero detectar la presencia de engrosamiento de la retina puede resultar más complejo y los hallazgos encontrados pueden ser muy variables en función del observador. Además, estos métodos son poco sensibles puesto que se necesitan grandes variaciones en el grosor de la retina para que puedan ser detectadas mediante el examen biomicroscópico. La determinación del edema macular diabético es muy importante para un tratamiento adecuado de esta patología. Existe una variedad de opciones tecnológicas que se utilizan para la detección de la retinopatia diabética, aunque solo las más sofisticadas se encargan de la detección del edema macular, una complicación que aparece como consecuencia de la retinopatia diabética y que es de las principales causas de ceguera. La mayoría de estas alternativas utilizan la captura de la imagen de fondo de ojo (información bidimensional) y en el caso del médico especialista, la reconstrucción tridimensional del fondo de ojo. En ambos casos, se trata de medios ópticos; en el primero de ellos se realiza la captura de imágenes de fondo de ojo utilizando una cámara portátil, o bien, colocando un aditamento a un teléfono inteligente, el experto o un algoritmo automatizado realizan la identificación de características en la imagen capturada, estas características están generalmente asociadas a estadios avanzados de la retinopatia diabética, como son cambios específicos de coloración o cambios en la morfología y estructura de la retina, los cuales son identificables en una imagen simple del fondo del ojo. Frecuentemente, el diagnóstico no se realiza en el sitio, en su lugar, la imagen es enviada a un centro de diagnóstico remoto donde es analizada por un grupo de especialistas oftalmólogos. La toma de la imagen puede realizarse por una persona capacitada en la captura y no necesariamente por un especialista del área médica. En el segundo tipo, el requerimiento principal es que sea operado por un especialista del área de oftalmología, las opciones son: sistemas de captura de imagen de fondo de ojo con implementación de un algoritmo de aprendizaje profundo para la clasificación automática de retinopatia diabética, en su condición moderada y severa. Y en el caso más especializado, se utiliza un tomógrafo de coherencia óptica, que reconstruye la estructura tridimensional del ojo utilizando radiación infrarroja, en este último caso es posible no solo identificar la retinopatla en lo general sino el edema macular en lo particular. Estos estudios se llevan a cabo en el consultorio del especialista y carecen de portabilidad. Adicionalmente a lo anterior, en el mercado existen dispositivos para el análisis de esta patología como son:
Sistema Peek Vision® el cual se compone de herramientas y procesos habilitados para servicios de salud ocular. Este sistema cuenta con los siguientes componentes importantes: una app de diagnóstico (software para teléfono inteligente), un adaptador óptico para la cámara del teléfono (lente de aumento) que permite ver la retina y un sistema que conectan la prueba de diagnóstico y los datos de la imagen a un sistema remoto para su diagnóstico. A diferencia de la invención objeto de este documento, el sistema Peek Vision®, in situ, solo puede realizar un estudio de agudeza visual. Para el diagnóstico de otras patologías, la imagen tiene que ser enviada a un centro de diagnóstico a través de internet. Adicionalmente, este sistema no está diseñado para identificar edema macular diabético, solo la presencia o ausencia de retinopatla diabética proliferativa, a través de los síntomas que genera; para confirmar el diagnóstico, es necesario utilizar un equipo de tomografía de coherencia óptica en un centro de atención especializado.
Tomógrafo de Coherencia Óptica (OCT) es un equipo de diagnóstico por imagen, que permite obtener imágenes de tejidos biológicos con una elevada resolución. Se caracteriza por la realización de cortes transversales micrométricos mediante la luz sobre el tejido a estudiar. El funcionamiento de la OCT emplea un instrumento óptico de precisión informatizado capaz de obtener imágenes de alta resolución. La OCT es especialmente útil en oftalmología, dada la facilidad con que la luz alcanza las estructuras oculares en el segmento anterior y posterior. La ventaja en su aplicación en oftalmología es que la luz incide de forma directa sobre el tejido, sin la necesidad de utilizar un transductor. Para ello se precisa un medio óptico suficientemente transparente que permita obtener una señal detectable. A diferencia de la invención objeto de este documento, este equipo permite generar una reconstrucción 3D del globo ocular, y utilizando un software especializado, se puede desplegar el valor del engrosamiento de la retina alrededor del área macular (edema macular diabético), tal estudio es realizado por un especialista en un consultorio, que interpreta las gráficas en escala de color que despliega la interfaz del equipo; el sistema desarrollado no requiere el uso de un especialista.
Sistema IDx-DR. Es un sistema para la detección automática de retinopatia diabética leve en adultos a partir de los 22 años de edad, que hayan recibido un diagnóstico de diabetes mellitus. Este sistema se usa de forma complementaria con una cámara de fondo de ojo no midriática de gabinete modelo TOPCON NW400, no portable; las imágenes son analizadas mediante técnicas de aprendizaje profundo.
A diferencia de la invención objeto de este documento; el Sistema IDx-Dr entrega un pre-diagnóstico categorizado en dos niveles, retinopatia leve y severa de forma general, en nuestra invención se realiza la inferencia del grosor macular, utilizando esta información es posible clasificar el daño por región de la retina, al menos en nueve sectores principales y en una escala de daño leve, moderado y severo por región, la presencia del daño, conforme se aleja del centro indica mayor grado de avance de la patología. La invención desarrollada tiene la característica de la portabilidad, sin depender de una cámara midriática de escritorio. En términos generales, los sistemas actuales disponen de las siguientes deficiencias comparadas con la invención desarrollada objeto de este documento:
1. Los sistemas actuales para detectar el edema macular diabético utilizan técnicas de imagen tomográfica óptica, no invasiva e interferométrica, que ofrece una penetración de milímetros (aproximadamente 2-3 mm en el tejido o material de que se trate) con resolución axial y lateral de escala micrométrica. Si bien estos equipos son sofisticados y de alta resolución, requieren la interpretación/ de médicos sub especialistas; sin mencionar, que el precio del equipo es alto.
2. La mayoría de los sistemas actuales para la detección de patologías oftalmológicas requieren que se envíe la información a un centro de diagnóstico.
3. Los sistemas actuales no detectan el edema macular diabético a través de imagen de fondo de ojo, sino retinopatía diabética de forma general en dos categorías, moderada y severa.
4. La mayoría de los actuales sistemas para detectar patologías oftalmológicas, requieren la conexión de red para procesar la información.
Con base al análisis de documentos de arte previo, existen invenciones que tratan de resolver problemas similares como es el caso de la invención descrita en el documento UA86083 en donde se presenta un método para evaluar el tipo de edema macular diabético en el paciente con diabetes mellitus tipo II. El sistema comprende el examen oftalmológico complejo y la tomografla óptica coherente del ojo de acuerdo con el protocolo del Mapa de espesor macular. Se calcula la relación fovea/central del espesor de la retina en la fóvea al espesor del sector central. La proporción por debajo de 1.0 sugiere el tipo de oclusión del edema macular diabético. La relación por encima de 1.0 sugiere el tipo de no oclusión del edema macular diabético.
La invención esencia de este documento tiene las siguientes características:
• El sistema no utiliza una Tomografla de coherencia óptica para el diagnóstico,
• El sistema realiza "in situ" el procesamiento y análisis de la imagen y no requiere conexión a la red/nube para ejecutar el proceso, ni requiere que la información sea enviada para su evaluación,
• El sistema no requiere la presencia de un médico sub-especialista ya que se encuentra diseñado para profesionistas con formación en optometría o profesionistas de la salud de primer contacto que no cuenten con una formación especializada en oftalmología,
• El sistema detecta el edema macular diabético, en etapas tempranas y no cuando ya es evidente por la presencia de lesiones desencadenadas por la patología en etapas avanzadas.
El objetivo de la invención es el hacer disponible un sistema portátil para la detección de casos potenciales de edema macular diabético que permite el prediagnóstico de edema macular diabético a través de la captura de una imagen de fondo de ojo con un equipo portátil de oftalmoscopia; dicha imagen se envía via alámbrica o inalámbrica a un sistema embebido que cuenta con un algoritmo basado en inteligencia artificial, mismo que extrae la Información de la imagen y la procesa para identificar la presencia de la patología, el sistema se encuentra diseñado para profesionistas con formación en optometrla o profesionistas de la salud de primer contacto que no cuenten con una formación especializada en oftalmología. A continuación, se describen los detalles técnicos de la invención desarrollada.
BREVE DESCRIPCIÓN DE LAS FIGURAS
La figura 1 muestra el equipo portátil de oftalmoscopia del sistema para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético.
La figura 2 muestra el dispositivo con la tarjeta de desarrollo y el sistema embebido desarrollado para el procesamiento de las imágenes.
La figura 3 muestra el diagrama esquemático del sistema para la recepción de las imágenes y procesamiento de las mismas.
La figura 4 muestra el diagrama de bloques del algoritmo de procesamiento de imágenes que se encuentra embebido en el sistema para la recepción de las imágenes y procesamiento de las mismas.
La figura 5 muestra los pasos generales de funcionamiento del sistema portátil de oftalmoscopia del sistema para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético.
La figura 6 muestra una prueba clínica no invasiva con el sistema portátil de oftalmoscopia del sistema para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético.
La figura 7 muestra las imágenes utilizadas para la base de cada paciente en su estudio que incluye la imagen del Tomógrafo de Coherencia Óptica (OCT), el retino grafo y el sistema que incluye el equipo portátil de oftalmoscopia y un teléfono inteligente con el algoritmo desarrollado.
La figura 8 muestra el ROI y los puntos de intersección de vasos oculares para loct en una imagen del Tomógrafo de Coherencia Óptica (OCT).
DESCRIPCIÓN DETALLADA DE LA INVENCIÓN
Los detalles característicos del sistema portátil para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético mediante procesamiento de imagen e inteligencia artificial se muestran claramente en la siguiente descripción y en los dibujos ilustrativos que se anexan, sirviendo los mismos signos de referencia para señalar las mismas partes.
Componentes del sistema. El equipo cuenta con los siguientes componentes importantes:
• Para la captura de la imagen, se requiere un equipo portátil de oftalmoscopia (101) que al menos cuente con las siguientes características técnicas: con un ángulo de campo de 45º a 30º. +35 D... -35 D continua. Con una lente (102) de 40 mm (ojo del paciente - objetivo). Con al menos 4 LED IR (cada uno 100 mW máx.). Una pantalla táctil (106) LCD TFT de 3,97", 800 x 480 píxeles, 16,7 millones de colores, película anti reflectante. Conexión USB (104) y conexión inalámbrica, botón de captura (103) y botón de encendido (105) el cual puede ser un equipo similar a la VISUSCOUT100 de la compañía Zeiss. Como lo muestra la figura 1 , con este equipo se captura la imagen que se envía al sistema embebido para su procesamiento y análisis.
• Dispositivo con la tarjeta de desarrollo y el sistema embebido denominado dispositivo de procesamiento de imágenes (201) como lo muestra la figura 2, el cual Incluye un conector eléctrico (202), una pantalla LCD (203), un LED indicador de encendido (207), un botón de encendido (204), un puerto USB (205) y un puerto micro USB (206) para la transmisión de datos de manera alámbrica.
• Un dispositivo con tarjeta de desarrollo y el sistema embebido para el procesamiento de imágenes el cual se encuentra integrado al dispositivo de procesamiento de imágenes (201) como lo muestra la figura 3, el cual incluye la pantalla LCD (203) y el puerto de la pantalla (209), el conector eléctrico (202), el módulo inalámbrico (bluetooth) (208) para la recepción de datos de manera inalámbrica y los puertos USB (205) y micro USB (206) para la recepción de datos de manera alámbrica, un indicador de encendido LED (207) y el microprocesador (210) de 1 GB en RAM a 1.4GHz, procesador a 64 bits.
• Un algoritmo para el procesamiento de la imagen para el pre diagnóstico del edema macular diabético que se muestra en la figura 4 y que consiste de los siguientes pasos:
o Lectura de la imagen (401)
o Conversión de la imagen en escala de grises (402)
■ Consideremos una imagen RGB digital de fondo de ojo representada por leye(m; n), con fines demostrativos la imagen iExaminer, donde leye es una MXN imagen para m = 1 , 2,...,M y p = 1 ,2,... N que se puede descomponer en componentes de color R m.n, Gm.n y Bm,n. Para cada componente, Pm.n es un pixel especifico que puede tomar un valor de 0 a L donde L representa el valor de intensidad máxima; por ejemplo, para una imagen de resolución de 8 bits L = 255.
o Selección de una región de manera automática, mediante la detección de características correspondientes a intersecciones vasculares a partir de las cuales se realiza el recorte de la imagen (403). La detección automática de las intersecciones vasculares se realiza mediante un algoritmo de búsqueda basado en los cambios de los gradientes de intensidad en los componentes de la imagen y un proceso de minimización del error, para los cual se realizan los siguientes pasos:
■ Descomposición, escalamiento y esqueletización de los componentes de la imagen,
■ Búsqueda de cambios de intensidad mediante cambios de gradiente y búsqueda morfológica de ramas,
■ Llenado del vector de características,
■ Minimización del error,
■ Conteo de puntos de intersección y definición de leye ,
■ Una vez que se ha definido leye, el procedimiento aplicado es el siguiente:
• Una operación de recorte se aplica sobre leye para generar una imagen
Figure imgf000016_0001
i < M y b £ i £ N ,a ³ 1, b ³ 1, a,b e Z. Como condición necesaria, lrai debe contener dos intersecciones de vasos oculares, pi{xPi, ypi) y
Figure imgf000017_0002
p 2 ( xp2 , yp2) como lo muestra el cuadro amarillo en la figura 8.
o Aplicación de un filtro de media (404)
■
Figure imgf000017_0004
se convierte en Img(i.j), una representación en escala
Figure imgf000017_0001
de grises donde px,y Î [0, L] para la reducción del conjunto de datos. Considerando K como un kernel genérico 3X3:
■ Se aplica un kernel promediado (Ks) sobre lrg para reducir el ruido usando:
■ donde lgs es la imagen promediada, k22 es el centro del núcleo.
Figure imgf000017_0003
o Binarizado de la imagen (405)
■ En el procesamiento de imágenes, el gradiente se aplica usando kernels direccionales, considerando KGx y KGy como direccionales de kernels 3X3 núcleos, la magnitud del gradiente de imagen es obtenido utilizando: Igm permite identificar la variación de iluminación local y la dirección de los cambios de intensidad máxima de gris para lgs. o Se decide si el ruido ha sido eliminado (406)
■ Igm se binariza usando una base de umbral dinámico con el método de Otsu para el histograma de imágenes para generar Ibw.
■ Ifn es la imagen resultante libre de ruido.
o Remoción del ruido en la Imagen a través de operaciones morfológicas e identificación automática de objetos denominados como ruido (objetos con área menor a 200 pixeles) (407)
o Esqueletización de la imagen libre de ruido a través de operaciones morfológicas (408), identificación de intersecciones vasculares y medición de distancia entre ellas.
■ Ifn se esqueletiza usando operaciones morfológicas matemáticas. Este proceso elimina pixeles en los limites de los objetos, pero no permite que los objetos se separen; este proceso se basa en la preservación del número de Euler; adicionalmente, el algoritmo almacena coordenadas espaciales de las intersecciones.
■ La imagen final es lsk
o Transformación de cuerpo rígido que consiste en el escalamiento, rotación y traslación de la imagen (409)
o Segmentación y extracción de las características de la imagen (410)
o Aplicación del sistema de inteligencia artificial:
■ Extracción de características estadísticas (411), en donde se obtiene: energía, entropía, homogeneidad, contraste, brillo, correlación, media RGB, media R, media G y media de B de la imagen
■ Clasificador que hace uso de red neuronal artificial (412), el cual primeramente estima el grosor de la mácula y luego clasifica el resultado obtenido
■ Pre diagnostico del edema macular diabético (413), el cual se lleva a cabo después de haber realizado la estimación del grosor macular.
Características del sistema.
Las características del sistema desarrollado son las siguientes:
• El sistema desarrollado permite identificar casos potenciales de edema macular diabético sin tener que realizar un estudio de tomografía de coherencia óptica (TCO), que es el estándar utilizado a nivel mundial para la detección de esta patología.
• A su vez, el sistema considera el procesamiento en el sistema embebido, sin la necesidad de enviar la información a un centro de diagnóstico y/o para la revisión de especialistas ya que puede ser utilizado por profesionistas con formación en optometria o profesionistas de la salud de primer contacto que no cuenten con una formación especializada en oftalmología.
Funcionamiento del sistema. Los pasos generales para el funcionamiento del equipo portátil de oftalmoscopia del sistema para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético se enuncian a continuación:
1 . El usuario toma el equipo de oftalmoscopia portátil (101) y lo enciende
(501).
2. El equipo de oftalmoscopia portátil (101) se posiciona en el paciente
(502) y captura la imagen de fondo de ojo (503). La imagen debe tener al menos una resolución de 5MP, con tamaño 1536X1152, en formato JPG, TIFF, etc.
3. El usuario envía, por medio alámbrico e inalámbrico, la imagen de fondo de ojo al sistema embebido (504). También existe la posibilidad de almacenar la imagen en una memoria USB para ser introducida en el puerto que tiene el sistema embebido de diagnóstico.
4. El sistema embebido se realiza mediante el procesamiento de imagen y extrae las características de la misma para su clasificación (505).
5. Finalmente, el sistema despliega en una pantalla LCD la información de la presencia/ausencia de la patología (506).
Finalmente, para el desarrollo del sistema se tuvo que considerar técnicamente lo siguiente:
• Generar un protocolo de captura para las imágenes que se utilizan en el sistema, se buscó establecer que las imágenes a utilizar deben tener centrada la estructura macular, no presentar reflejos y capturar la presencia del arco vascular ocular,
• Se tuvo que analizar/verificar si las características de las imágenes influyen en las características que es posible extraer de las mismas. Se realizó un análisis comparativo entre diferentes formatos de compresión de las imágenes, resolución y tamaño necesario para extraer las características que requiere el sistema,
• Para el desarrollo del sistema, el principal problema que se tuvo que resolver fue la validación de la respuesta del sistema inteligente. Para ello se realizaron estudios, no invasivos, en pacientes para verificar la relación entre la información presente en una imagen y la respuesta que ofrece el estándar de oro para la identificación de esta patología: la tomografía de coherencia óptica.
Verificación del sistema.
Para asegurar la precisión del sistema se llevó a cabo una prueba clínica no invasiva en la cual se obtuvo las imágenes de fondo de ojo de 76 pacientes como lo muestra la figura 6; con lo cual se ajustó el sistema de inteligencia artificial. Los procedimientos seguidos estuvieron de acuerdo con la Declaración de Helsinki de 1964, revisado en 2004. La prueba completa se ha realizado en 76 pacientes (40 sin edema macular diabético, 10 con edema macular diabético y 26 para una prueba a ciegas). Los criterios de inclusión fueron:
· Edad de 20 a 60 años, adecuada para la dilatación de la pupila, con o sin diagnóstico de edema macular diabético y la voluntad de dar un consentimiento informado firmado, Los criterios de exclusión, fueron pacientes que no se encontraron adecuados para la dilatación de la pupila debido a razones médicas o razones sociales,
Dilatación pupilar inferior a 7 mm (dilatación pupilar clínica),
Historial de terapia con láser anterior o cirugía de segmento posterior y presencia de signos significativos opacidad.
Ambos ojos fueron dilatados con una solución tópica de tropicamida 1 :0% y fenilefrina 2:5%. Después de veinte minutos, las pupilas fueron examinadas para determinar si la dilatación era adecuada para el estudio. Luego se capturan las imágenes del Tomógrafo de Coherencia Óptica (OCT) y retino grafía. Cada adquisición toma 5 minutos. Para evitar la variación entre observadores e intra observador, solo dos personas entrenadas fueron asignadas para realizar los exámenes. Estos dos técnicos fueron entrenados por expertos retinólogos del Centro de Retina Médica y Quirúrgica (CRMQ) durante cuatro sesiones de dos horas para usar oftalmoscopia y aprender la técnica de captura de imágenes del fondo del ojo. Después de terminar un completo estudio en CRMQ, la base de datos se compone de tres imágenes como lo muestra la figura 7 para cada paciente, en donde en esta figura se incluye lo siguiente:
• A) OCT Zeiss Cirrus HD-5000,
• B) Cámara de fondo Zeiss FF450,
• C) Equipo portátil de oftalmoscopia y un teléfono inteligente con el algoritmo desarrollado,
• D) Imagen de OCT,
• E) Imagen del retinó grafo,
• F) Imagen del Equipo portátil de oftalmoscopia y un teléfono inteligente con el algoritmo desarrollado. La descripción anterior de las definiciones dadas a conocer, se proporciona para permitir que cualquier persona experta en la técnica hacer o utilizar la presente invención. Diversas modificaciones a estas definiciones y/o implementaciones serán fácilmente evidentes para los expertos en la técnica, y los principios genéricos aquí definidos pueden aplicarse a otras realizaciones sin apartarse del espíritu o alcance de la invención. Así, la presente Invención no está destinada a limitarse a las realizaciones mostradas en este documento, sino que debe concedérsele el alcance más amplio consistente con las siguientes reivindicaciones y los principios y características novedosas descritas en este documento.

Claims

REIVINDICACIONES Habiendo descrito suficientemente mi invención, considero como una novedad y por lo tanto reclamo como de mi exclusiva propiedad, lo contenido en las siguientes cláusulas:
1. Un sistema portátil para la detección de casos potenciales de edema macular diabético mediante el procesamiento de imagen caracterizado por comprender:
a. Para la captura de la imagen, se requiere un equipo portátil de oftalmoscopia que al menos cuente con las siguientes características técnicas:
i. Con un ángulo de campo de 45° a 30º. +35 D... -35 D continua, ii. Con una lente de 40 mm (ojo del paciente - objetivo), con al menos 4 LED IR (cada uno 100 mW máx.),
iii. Una pantalla táctil LCD TFT de 3,97", 800 x 480 plxeles, 16,7 millones de colores, película anti reflectante, iv. Conexión USB y/o conexión inalámbrica del tipo Bluetooth, v. Botón de captura y botón de encendido, con este equipo se captura la imagen que se envía al sistema para su procesamiento y análisis,
b. Para el procesamiento de la imagen, se requiere de un dispositivo con una tarjeta de desarrollo, el cual incluye:
i. Un conector eléctrico,
ii. Una pantalla LCD,
iii. Un indicador LED de encendido,
iv. Un botón de encendido, v. Un módulo inalámbrico del tipo bluetooth, infrarojo o Zigbee para la recepción de datos de manera inalámbrica y uno o una pluralidad de puertos USB y/o micro USB para la transmisión de datos de manera alámbrica,
vi. Un microprocesador con al menos 1 GB en RAM a 1 .4GHz y procesador a 64 bits,
c. Para el procesamiento de la imagen, un algoritmo para el procesamiento de la imagen para el pre diagnóstico del edema macular diabético comprende los siguientes pasos:
i. Lectura de la imagen por vía alámbrica o inalámbrica, ii. Conversión de la imagen en escala de grises,
iii. Selección de una región de manera automática, mediante la detección de características correspondientes a intersecciones vasculares a partir de las cuales se realiza el recorte de la imagen, la detección automática de las intersecciones vasculares se realiza mediante un algoritmo de búsqueda basado en los cambios de los gradientes de intensidad en los componentes de la imagen y un proceso de minimización del error, para los cual se realizan los siguientes pasos:
1. Descomposición, escalamiento y esqueletización de los componentes de la imagen,
2. Búsqueda de cambios de intensidad mediante cambios de gradiente y búsqueda morfológica de ramas,
3. Llenado del vector de características,
4. Minimización del error,
5. Conteo de puntos de intersección
iv. Binarizado de la imagen, v. Se decide si el ruido ha sido eliminado, vi. Remoción del ruido en la imagen a través de operaciones morfológicas e identificación automática de objetos denominados como ruido (objetos con área menor a 200 pixeles),
vii. Esqueletización de la imagen libre de ruido a través de operaciones morfológicas, identificación de intersecciones vasculares y medición de distancia entre ellas, viii. Transformación de cuerpo rígido que consiste en el escalamiento, rotación y traslación de la imagen,
ix. Segmentación y extracción de las características de la imagen, x. Aplicación del sistema de inteligencia artificial:
1 . Extracción de características estadísticas, en donde se obtiene: energía, entropía, homogeneidad, contraste, brillo, correlación, media RGB, media R, media G y media de B de la imagen,
2. Clasificador que hace uso de una red neuronal artificial, la cual primeramente estima el grosor de la mácula y luego clasifica el resultado obtenido,
3. Pre diagnóstico del edema macular diabético, el cual se lleva a cabo después de haber realizado la estimación del grosor macular.
2. Un sistema portátil para la detección de casos potenciales de edema macular diabético mediante el procesamiento de acuerdo con la reivindicación 1 , donde el sistema desarrollado permite identificar casos potenciales de edema macular diabético caracterizado por no requerir la realización de un estudio de tomografía de coherencia óptica y sin la necesidad de enviar la información a un centro de diagnóstico y/o para la revisión de algún especialista ya que puede ser utilizado por profesionistas con formación en optometría o profesionistas de la salud de primer contacto que no cuenten con una formación especializada en oftalmología.
3. Un método para el sistema portátil para la detección de casos potenciales de edema macular diabético donde los pasos generales para el funcionamiento del sistema comprenden: a. El usuario toma el equipo de oftalmoscopia portátil y lo enciende, b. El equipo de oftalmoscopia portátil se posiciona en el paciente y captura la imagen de fondo de ojo; la imagen debe tener al menos una resolución de 5MP, con tamaño 1536X1 152, en formato JPG, TIFF, etc.,
c. El usuario envía, por medio alámbrico e inalámbrico, la Imagen de fondo de ojo al sistema embebido; también existe la posibilidad de almacenar la imagen en una memoria USB para ser introducida en el puerto que tiene el sistema embebido de diagnóstico,
d. El sistema embebido se realiza mediante el procesamiento de imagen y extrae las características de la misma para su clasificación, e. Finalmente, el sistema despliega en una pantalla LCD la información de la presencia/ausencia de la patología.
PCT/MX2019/000036 2018-06-29 2019-04-12 Sistema portátil para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético mediante procesamiento de imagen e inteligencia artificial WO2020005053A1 (es)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
US17/256,937 US20210259546A1 (en) 2018-06-29 2019-04-12 Portable system for identifying potential cases of diabetic macular oedema using image processing and artificial intelligence

Applications Claiming Priority (2)

Application Number Priority Date Filing Date Title
MXMX/A/2018/008165 2018-06-29
MX2018008165A MX2018008165A (es) 2018-06-29 2018-06-29 Sistema portátil para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético mediante procesamiento de imagen e inteligencia artificial.

Publications (1)

Publication Number Publication Date
WO2020005053A1 true WO2020005053A1 (es) 2020-01-02

Family

ID=68985760

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
PCT/MX2019/000036 WO2020005053A1 (es) 2018-06-29 2019-04-12 Sistema portátil para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético mediante procesamiento de imagen e inteligencia artificial

Country Status (3)

Country Link
US (1) US20210259546A1 (es)
MX (1) MX2018008165A (es)
WO (1) WO2020005053A1 (es)

Families Citing this family (5)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US11918382B2 (en) * 2020-04-13 2024-03-05 International Business Machines Corporation Continual background monitoring of eye health
US11382506B2 (en) 2020-09-30 2022-07-12 Ai-Ris LLC Retinal imaging system
CN112446860B (zh) * 2020-11-23 2024-04-16 中山大学中山眼科中心 一种基于迁移学习的糖尿病黄斑水肿自动筛查方法
US12035970B2 (en) * 2021-01-08 2024-07-16 Alcon Inc. Real-time detection of artifacts in ophthalmic images
US20230222154A1 (en) * 2022-01-07 2023-07-13 Capital One Services, Llc Using tracking pixels to determine areas of interest on a zoomed in image

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104881862A (zh) * 2015-04-03 2015-09-02 南通大学 一种基于眼底镜图像的视网膜血管迂曲度计算方法及其应用
CN105761254A (zh) * 2016-02-04 2016-07-13 浙江工商大学 基于图像特征的眼底图像配准方法
CN106097378A (zh) * 2016-07-24 2016-11-09 江西理工大学 一种融合形状先验的水平集视网膜血管图像分割方法
CN106204555A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 天津工业大学 一种结合Gbvs模型和相位一致性的视盘定位方法
WO2017179495A1 (ja) * 2016-04-12 2017-10-19 株式会社網膜情報診断研究所 眼底画像解析システムとそのプログラム
US20180140180A1 (en) * 2016-11-22 2018-05-24 Delphinium Clinic Ltd. Method and system for classifying optic nerve head
CN104835150B (zh) * 2015-04-23 2018-06-19 深圳大学 一种基于学习的眼底血管几何关键点图像处理方法及装置

Family Cites Families (9)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
WO2011029064A1 (en) * 2009-09-04 2011-03-10 University Of Virginia Patent Foundation Hand-held portable fundus camera for screening photography
US8836778B2 (en) * 2009-12-04 2014-09-16 Lumetrics, Inc. Portable fundus camera
WO2011153371A2 (en) * 2010-06-02 2011-12-08 Goldenholz Daniel M Portable digital direct ophthalmoscope
US8873813B2 (en) * 2012-09-17 2014-10-28 Z Advanced Computing, Inc. Application of Z-webs and Z-factors to analytics, search engine, learning, recognition, natural language, and other utilities
US11074495B2 (en) * 2013-02-28 2021-07-27 Z Advanced Computing, Inc. (Zac) System and method for extremely efficient image and pattern recognition and artificial intelligence platform
TW201406707A (zh) * 2012-05-04 2014-02-16 Acucela Inc 用以治療糖尿病性視網膜病變及其他眼部疾病之方法
EP3192051B1 (en) * 2014-09-08 2021-12-08 The Cleveland Clinic Foundation Automated analysis of angiographic images
JP2016214554A (ja) * 2015-05-20 2016-12-22 キヤノン株式会社 眼科装置及びその制御方法、携帯情報端末装置及びその制御方法、眼科システム、並びに、プログラム
WO2017096353A1 (en) * 2015-12-03 2017-06-08 The Cleveland Clinic Foundation Automated clinical evaluation of the eye

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN104881862A (zh) * 2015-04-03 2015-09-02 南通大学 一种基于眼底镜图像的视网膜血管迂曲度计算方法及其应用
CN104835150B (zh) * 2015-04-23 2018-06-19 深圳大学 一种基于学习的眼底血管几何关键点图像处理方法及装置
CN105761254A (zh) * 2016-02-04 2016-07-13 浙江工商大学 基于图像特征的眼底图像配准方法
WO2017179495A1 (ja) * 2016-04-12 2017-10-19 株式会社網膜情報診断研究所 眼底画像解析システムとそのプログラム
CN106204555A (zh) * 2016-06-30 2016-12-07 天津工业大学 一种结合Gbvs模型和相位一致性的视盘定位方法
CN106097378A (zh) * 2016-07-24 2016-11-09 江西理工大学 一种融合形状先验的水平集视网膜血管图像分割方法
US20180140180A1 (en) * 2016-11-22 2018-05-24 Delphinium Clinic Ltd. Method and system for classifying optic nerve head

Also Published As

Publication number Publication date
US20210259546A1 (en) 2021-08-26
MX2018008165A (es) 2019-12-30

Similar Documents

Publication Publication Date Title
WO2020005053A1 (es) Sistema portátil para la identificación de casos potenciales de edema macular diabético mediante procesamiento de imagen e inteligencia artificial
US10610093B2 (en) Method and system for automatic eyesight diagnosis
US11684255B2 (en) Device and method for determination of pupil size in a subject having closed eyelids
US10247719B2 (en) Systems and methods for in vitro and in vivo imaging of cells on a substrate
Markowitz et al. Microperimetry and clinical practice: an evidence-based review
Witmer et al. Wide-field imaging of the retina
US9380938B2 (en) System and methods for documenting and recording of the pupillary red reflex test and corneal light reflex screening of the eye in infants and young children
US7708403B2 (en) Apparatus and method for diagnosis of optically identifiable ophthalmic conditions
Singer et al. Ultra-widefield imaging of the peripheral retinal vasculature in normal subjects
JP2023506141A (ja) 眼科デバイスのための個人化患者インタフェース
Lakshminarayanan et al. " Smartphone Science" in Eye Care and Medicine
JP2022084511A (ja) 画像処理システムおよび画像処理方法
Walsh Binocular optical coherence tomography
CN111402184B (zh) 一种实现远程眼底筛查和健康服务的方法和系统
RU2654783C1 (ru) Способ диагностики друз диска зрительного нерва методом оптической когерентной томографии-ангиографии
Nirmala et al. Retinal image analysis: A review
Pinos-Velez et al. Implementation of support tools for the presumptive diagnosis of Glaucoma through identification and processing of medical images of the human eye
Liu et al. A curriculum learning-based fully automated system for quantification of the choroidal structure in highly myopic patients
US10588506B2 (en) Device and method for the quantitative detection of disorders in the field of vision
RU2285440C2 (ru) Устройство для исследования поля зрения
Ujalambe et al. Glaucoma detection using the thermal image processing
Mariakakis et al. Ocular symptom detection using smartphones
Prakash et al. A Mathematical Study of Glaucoma Using Machine Learning Algorithms for Retina
Galloway et al. Examination of the Eye
Talib et al. A General Overview of Retinal Lesion Detecting Devices

Legal Events

Date Code Title Description
121 Ep: the epo has been informed by wipo that ep was designated in this application

Ref document number: 19826195

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1

NENP Non-entry into the national phase

Ref country code: DE

32PN Ep: public notification in the ep bulletin as address of the adressee cannot be established

Free format text: NOTING OF LOSS OF RIGHTS PURSUANT TO RULE 112(1) EPC (EPO FORM 1205A DATED 25.05.21)

122 Ep: pct application non-entry in european phase

Ref document number: 19826195

Country of ref document: EP

Kind code of ref document: A1