Szemészet, 2001 (138. évfolyam, 1-4. szám)
2001-03-01 / 1. szám
Szemészet gédszemélyzet, majd a kiértékelést elvégezheti a szemész szakorvos. Retinalis képek automatikus kiértékelésével kapcsolatos kutatások immáron tíz éve folynak szerte a világban. A kezdeti tanulmányok standard fényképek és fluoreszcein angiogramok digitalizált változatainak kiértékelésén alapultak, de ezek feloldása nem volt elégséges. (A fluoreszcein angiográfia különben sem alkalmas szűrésre.) Mivel az utóbbi időben megjelentek és széles körben elterjedtek a digitális kamerák, ma már semmi akadálya a digitális szemfenéki képek közvetlen nyerésének további automatikus kiértékelés céljából. A képelemzés lehetséges alkalmazása közé tartozik úgy a szemfenéki elváltozások, mint azok progressziójának felismerése. Számos tanulmányban (komputeres) ideghálózatot javasoltak a retinalis abnormalitások osztályozására. A szerzők jelen munkájának az volt a célja, hogy szűrés során nyert, digitális, színes, szemfenéki képeken alapuló automatizált kiértékelő rendszert alkossanak meg, amely elkülöníti azokat a cukorbetegeket, akiket szakorvoshoz kell további vizsgálat és kezelés céljára küldeni, azoktól, akikkel kapcsolatban akut teendő nincs, de akiknek idővel újabb kontrollvizsgálaton kell megjelenni. Ennek az egyszerű automatizált szűrőrendszernek az alábbi diabeteszes szemfenéki elváltozásokat kell felismerni: microaneurysma (MA), haemorraghia (HR), exudátum (EX) és „cottonwool spots” (CWS), azaz kimarad néhány további szemfenéki szövődmény (pl. vénás szabálytalanságok, új erek, macularis oedema és az elváltozásoknak a maculához viszonyított helyzete). A cikk a továbbiakban a technikai részletekkel foglalkozik. Ezek közé tartoznak a képnyerés eszközei és módja, a kép előzetes gépi feldolgozása (zajszűrés, sötét és világos objektumok kiemelése), a lehetséges abnormalitások méretének megállapítása és a lényegtömörítés (feature extraction). Az elváltozások osztályozásának során három különböző statisztikai módszert használtak (Bayes, Mahalanobis, KNN), majd összehasonlították ezek érzékenységét a MA, HR, EX és CWS vonatkozásában. Összesen 143 retinalis képet vizsgáltak meg módszerükkel. A legérzékenyebb a Mahalanobis osztályozás volt (MA 69%, HR 83%, EX 99%, CWS 80%). A jövőben várható olyan automaták megjelenése is, amelyek más szemfenéki betegségeket is felismernek. Dr. Dervaderics János Budapest Folyóirat-referátum
