Патент на изобретение №2343823

Published by on




РОССИЙСКАЯ ФЕДЕРАЦИЯ



ФЕДЕРАЛЬНАЯ СЛУЖБА
ПО ИНТЕЛЛЕКТУАЛЬНОЙ СОБСТВЕННОСТИ,
ПАТЕНТАМ И ТОВАРНЫМ ЗНАКАМ
(19) RU (11) 2343823 (13) C1
(51) МПК

A61B3/10 (2006.01)

(12) ОПИСАНИЕ ИЗОБРЕТЕНИЯ К ПАТЕНТУ

Статус: по данным на 08.09.2010 – может прекратить свое действие

(21), (22) Заявка: 2007113583/14, 12.04.2007

(24) Дата начала отсчета срока действия патента:

12.04.2007

(46) Опубликовано: 20.01.2009

(56) Список документов, цитированных в отчете о
поиске:
ИОЙЛЕВА Е.Э. Компьютеризированная система диагностики патологии зрительного нерва, дисс. д.м.н., 2002, с.64-74. RU 2242008 C1, 10.12.2004. RU 2238024 C1, 20.10.2004. RU 2307576 C1, 10.10.2007. RU 2271138 C2, 10.03.2006. RU 2283617 C1, 20.09.2006. ИОЙЛЕВА Е.Э. Диагностическая ценность метода компьютерного колориметрического анализа в прогнозировании

Адрес для переписки:

127486, Москва, Бескудниковский б-р, 59А, ФГУ “МНТК “Микрохирургия глаза” им. акад. С.Н. Федорова Росздрава”, патентный отдел

(72) Автор(ы):

Гаврилова Наталья Александровна (RU),
Полякова Марина Александровна (RU),
Ланевская Наталия Иосифовна (RU),
Ершова Валентина Владимировна (RU),
Ильясова Наталья Юрьевна (RU),
Куприянов Александр Викторович (RU),
Ананьин Михаил Александрович (RU)

(73) Патентообладатель(и):

Федеральное государственное учреждение “Межотраслевой научно-технический комплекс “Микрохирургия глаза” имени академика С.Н. Федорова Федерального агентства по здравоохранению и социальному развитию” (RU)

(54) СПОСОБ ДИАГНОСТИКИ ПАТОЛОГИИ ДИСКА ЗРИТЕЛЬНОГО НЕРВА ПРИ САХАРНОМ ДИАБЕТЕ

(57) Реферат:

Изобретение относится к медицине, а именно офтальмологии. Получают цифровое изображение глазного дна пациента. На полученном изображении глазного дна выделяют область ДЗН в виде эллипса. Производят сканирование по области ДЗН в назальном и темпоральном секторах, определяя величины яркости синей компоненты по модели RGB и значения компонент цветовой системы Hue-Saturation-Brightness (HSB) по 360 градациям цветового тона, насыщенности и яркости. Производят обработку изображения области ДЗН для получения бинарного изображения и параметров контура, имитирующего край ДЗН. Производят поиск сосудов по краю ДЗН, определяют их направление, рассчитывают толщину сосудов на уровне края ДЗН; рассчитывают суммарный диаметр сосудов и его отношение к диаметру ДЗН. Если среднее квадратичное отклонение (СКО) синей компоненты находится в диапазоне от 16 до 32, размах вариации синей компоненты – от 62 до 123, СКО насыщенности – от 22 до 84, размах вариации насыщенности – от 89 до 146, отношение суммарного диаметра магистральных сосудов к диаметру ДЗН – от 0,8 до 1,3, отношение суммарного диаметра всех вен, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН – от 0,2 до 0,6, отношение суммарного диаметра всех артерий, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН – от 0,35 до 0,7, то диагностируют патологию ДЗН у пациентов с сахарным диабетом. Способ позволяет повысить точность диагностики и выявить патологию диска зрительного нерва (ДЗН) у пациентов с сахарным диабетом (СД) в максимально ранние сроки.

(56) (продолжение):

CLASS=”b560m”восстановления зрительных функций при токсических поражениях зрительного нерва. – Офтальмохирургия, 2003, №1.

Изобретение относится к медицине, а именно офтальмологии. В современной офтальмологии лидирующее место занимают болезни, связанные с патологией зрительного нерва.

Патологии зрительного нерва являются причиной слепоты и слабовидения, поэтому изучение этой проблемы в настоящее время является одной из важнейших медико-социальных проблем. Подчас специалисты, которые занимаются изучением глазного дна при сахарном диабете (СД), основное внимание уделяют состоянию сетчатки и второстепенное – патологии зрительного нерва, в то время как изменения диска зрительного нерва (ДЗН) обнаружены у 0.6-24.3% больных СД [Комаров Ф.И., Нестеров А.П., Марголис М.Г., Бровкина А.Ф. Патология органа зрения при общих заболеваниях. – М.: Медицина, 1982. – 284 с.].

Фактически частота патологии ДЗН у пациентов с СД оказывается гораздо выше при использовании целенаправленных методик выявления.

Поздняя диагностика патологии ДЗН связана с тем, что морфологические изменения зрительного нерва предшествуют нарушениям зрительных функций. Поэтому своевременная высокоинформативная диагностика и мониторинг являются актуальной задачей современной офтальмологии.

В настоящее время диагностика заболеваний ДЗН улучшилась благодаря появлению новых методов визуализации (нейросонографии, компьютерной, магнитно-резонансной и другим видам томографии), однако данные виды диагностики доступны не всем медицинским учреждениям.

На помощь приходят сравнительно недорогие персональные компьютеры и специальные компьютерные программы, которые для описания патологии ДЗН используют математические критерии, поскольку оценка состояния ДЗН врачом осуществляется визуально и субъективно.

Классификация и распознавание объектов биомедицинских изображений – одно из приоритетных направлений в развитии цифровой обработки изображений. В частности, актуальной задачей является автоматизация обработки структур глазного дна, а именно ДЗН.

Известен способ диагностики патологии зрительного нерва, включающий подбор изображений глазного дна с установленным диагнозом, формирование эталонов и сравнение изображений глазного дна пациента с эталоном по полученным диаграммам распределения трех основных цветов (Иойлева Е.Э. Компьютеризированная система диагностики патологии зрительного нерва. Диссертация на соискание ученой степени доктора медицинских наук, стр.64-74).

Способ предназначен для работы с полутоновыми изображениями и использует только яркостную составляющую цветовой модели Red-Green-Blue (RGB), не учитывая при этом такие характеристики исходного изображения, как цветовой тон, насыщенность и яркость, теряя таким образом значительную часть информации об объектах.

RGB – искусственная модель, которая возникла с появлением компьютеров и не соответствует реальности.

Недостатками цветовой модели RGB являются ее аппаратная зависимость и небольшой цветовой охват, то есть с помощью этой модели невозможно получить все цвета из видимого диапазона электромагнитного излучения. Используя только лишь RGB составляющие, невозможно определить сосуды ДЗН.

Задачей изобретения является разработка автоматического способа ранней и точной диагностики патологии ДЗН у пациентов с СД на основании выбора такой цветовой модели, в которой признаки будут наиболее эффективными и информативными для распознавания.

Техническим результатом изобретения является повышение точности диагностики и максимально раннее выявление патологии ДЗН у пациентов с СД за счет объективности и достоверности достаточного количества информативных признаков, что достигается использованием цветовых моделей, позволяющих избежать зависимости от условий съемки и типа ретинальной камеры.

Технический результат достигается тем, что в способе диагностики патологии ДЗН у пациентов с СД согласно изобретению по цифровым изображениям глазного дна производят оценку среднего квадратичного отклонения (СКО) синей компоненты, размаха вариации (разница между максимальным и минимальным значением яркости) синей компоненты, СКО насыщенности, размаха вариации насыщенности по цветовым моделям RGB и HSB; отношения суммарного диаметра крупных (магистральных) сосудов к диаметру ДЗН; отношения суммарного диаметра всех вен, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН; отношения суммарного диаметра всех артерий, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН и по полученным соотношениям признаков диагностируют патологию ДЗН у пациентов с СД.

В предлагаемом способе помимо цветовой модели RGB, определяющей величины яркости по 256 градациям составляющих ее основных цветов (красного, синего и зеленого), используется цветовая модель Hue-Saturation-Brightness (HSB), которая дополнительно позволяет произвести оценку по 360 градациям цветового тона, который является эквивалентом длины волны света, насыщенности – интенсивности волны, яркости – количества света, и осуществить поиск сосудов, пересекающих край ДЗН.

Признаки модели HSB хорошо согласуются с восприятием цвета человеком, инвариантны к цветовым искажениям, и поэтому при использовании этой модели признаки не будут зависеть от способа получения изображения и типа камеры.

Способ цифрового анализа патологии ДЗН и сосудов, пересекающих край ДЗН, у пациентов с СД осуществляется следующим образом. Производят съемку глазного дна пациента с помощью цифровой фундус-камеры. Пациент с предварительным медикаментозным мидриазом сидит, подбородком и лбом опираясь на подголовник. Взгляд пациента фиксируется на мигающую установочную метку, позиция которой контролируется врачом для получения четкого изображения глазного дна. Полученное цифровое изображение глазного дна вводят в компьютерную систему, анализируют изображения глазного дна и рассчитывают диагностические признаки при помощи специально разработанной компьютерной программы следующим образом: на изображении глазного дна в интерактивном режиме выделяют область диска зрительного нерва в виде эллипса. Устанавливают положение назального сектора с разделением исследуемой области на четыре сектора: назальный, темпоральный, верхний и нижний. Производят сканирование по области ДЗН в назальном и темпоральном секторах с определением цветовой статистики по 256 градациям величин яркости составляющих его основных цветов – красного, зеленого и синего – модели RGB и значений компонент цветовой системы HSB по 360 градациям цветового тона, насыщенности и яркости, производят предварительную обработку области ДЗН, необходимую для получения бинарного изображения и получения параметров контура, имитирующего край ДЗН, строят профиль вдоль его края и осуществляют обработку сглаживающим фильтром, далее производят поиск сосудов по краю ДЗН, их направление, рассчитывают толщину сосудов на уровне края ДЗН. Также производят расчет суммарного диаметра сосудов и его отношение к диаметру ДЗН. Результаты обработки наиболее информативных диагностических цветояркостных параметров выводятся на экран в виде таблиц, обрабатываются статистической программой. По результатам анализа и статистической обработки всех признаков были отобраны семь наиболее информативных и достоверных, характеризующих наличие патологии ДЗН у пациентов с СД, и если СКО синей компоненты находится в диапазоне от 16 до 32; размах вариации синей компоненты – от 62 до 123; СКО насыщенности – от 22 до 84; размах вариации насыщенности – от 89 до 146; отношение суммарного диаметра толстых сосудов к диаметру диска зрительного нерва – от 0,8 до 1,3; отношение суммарного диаметра всех вен, пересекающих край ДЗН к диаметру ДЗН, – от 0,2 до 0,6; отношение суммарного диаметра всех артерий, пересекающих край ДЗН к диаметру ДЗН, – от 0,35 до 0,7, то диагностируют патологию ДЗН у пациентов с СД.

Предложенный метод, основанный на использовании информационных технологий, позволяет сформировать диагностические признаки области ДЗН, определить количество сосудов, пересекающих край ДЗН, и с высокой степенью достоверности диагностировать патологию ДЗН при СД.

Для подтверждения диагностической ценности указанного способа проведен анализ цифровых изображений глазного дна 32 пациентов с СД.

Обрабатываемые изображения глазного дна пациентов с СД были разделены по двум нозологическим группам: без признаков патологии ДЗН (16 человек, 32 глаза) и с патологией ДЗН (16 человек, 32 глаза), предварительно подтвержденные другими методами исследования. Подбирали изображения глазного дна с установленным диагнозом, подтвержденным другими методами диагностики (анализ крови на сахар, визометрия, компьютерная периметрия, электрофизиология и др.), обследовали предложенным способом диагностики. В первой группе обследуемых пациентов без признаков патологии ДЗН цифровые значения признаков не соответствовали заявленному диапазону, а во второй группе, с патологией ДЗН у пациентов с СД, числовые значения признаков полностью соответствовали заявленному диапазону.

Пример 1. Пациентка Ф., 56 лет.

Инсулинзависимый сахарный диабет, 7 лет.

Vis OU 0.8; офтальмоскопически глазное дно без признаков патологии.

Пациентке был произведен цифровой анализ области ДЗН предложенным способом диагностики.

Получены следующие результаты – СКО синей компоненты – 19, размах вариации синей компоненты – 64, СКО насыщенности – 24, размах вариации насыщенности – 91, отношение суммарного диаметра крупных сосудов к диаметру диска зрительного нерва – 0,9, отношение суммарного диаметра всех вен, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН – 0,3, отношение суммарного диаметра всех артерий, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН – 0,35. Полученные результаты соответствовали заявленным в диапазоне значениям.

На основании полученных данных была диагностирована патология ДЗН у пациентки с СД.

Для подтверждения диагноза была проведена электроретинография: порог электрической чувствительности – 72 мкА, порог лабильности – 80 Гц, что свидетельствовало о наличии незначительных нарушений функциональной активности внутренних слоев сетчатки и волокон ДЗН у пациентки. На компьютерной периметрии выявлено небольшое количество относительных скотом в назальном и нижнем секторе.

Пример 2. Пациент Л., 64 лет.

Инсулиннезависимый сахарный диабет, 12 лет.

Vis OD 0.7; OS 0.6; офтальмоскопически глазное дно без признаков патологии.

Пациенту был произведен цифровой анализ области ДЗН предложенным способом диагностики.

Получены следующие результаты – СКО синей компоненты – 30, размах вариации синей компоненты – 118, СКО насыщенности – 79, размах вариации насыщенности – 141, отношение суммарного диаметра крупных сосудов к диаметру диска зрительного нерва – 1,3, отношение суммарного диаметра всех вен, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН – 0,5, отношение суммарного диаметра всех артерий, пересекающих край ДЗН, к диаметру ДЗН – 0,65. Полученные результаты соответствовали заявленным в диапазоне значениям.

На основании полученных данных была диагностирована патология ДЗН.

Для подтверждения диагноза была проведена электроретинография: порог электрической чувствительности – 76 мкА, порог лабильности – 87 Гц, что свидетельствовало о наличии незначительных нарушений функциональной активности внутренних слоев сетчатки и волокон ДЗН у пациента. На компьютерной периметрии выявлено небольшое количество относительных скотом в назальном и нижнем секторе.

Формула изобретения

Способ диагностики патологии диска зрительного нерва, включающий получение цифрового изображения глазного дна пациента, выделение области диска зрительного нерва (ДЗН), разделение исследуемой области на назальный, темпоральный, верхний и нижний сектора, и оценку по секторам синей компоненты по 256 градациям величин яркости модели Red-Green-Blue (RGB), отличающийся тем, что на полученном изображении глазного дна выделяют область ДЗН в виде эллипса, производят сканирование по области ДЗН в назальном и темпоральном секторах, определяя величины яркости синей компоненты по модели RGB и значения компонент цветовой системы Hue-Saturation-Brightness (HSB) по 360 градациям цветового тона, насыщенности и яркости, производят обработку изображения области ДЗН для получения бинарного изображения и параметров контура, имитирующего край ДЗН; производят поиск сосудов по краю ДЗН, определяют их направление, рассчитывают толщину сосудов на уровне края ДЗН; рассчитывают суммарный диаметр сосудов и его отношение к диаметру ДЗН, и если среднее квадратичное отклонение (СКО) синей компоненты находится в диапазоне от 16 до 32, размах вариации синей компоненты – от 62 до 123, СКО насыщенности – от 22 до 84, размах вариации насыщенности – от 89 до 146, отношение суммарного диаметра магистральных сосудов к диаметру ДЗН – от 0,8 до 1,3, отношение суммарного диаметра всех вен, пересекающих край ДЗН к диаметру ДЗН – от 0,2 до 0,6, отношение суммарного диаметра всех артерий, пересекающих край ДЗН к диаметру ДЗН – от 0,35 до 0,7, то диагностируют патологию ДЗН у пациентов с сахарным диабетом.

Categories: BD_2343000-2343999