Актуальность. В настоящее время все большее применение находят методы искусственного интеллекта в офтальмологии. Использование данных методов позволяет в автоматическом режиме определять различные количественные и качественные признаки патологических состояний. Построение 3D модели распределения интраретинальной жидкости позволяет оценить количественные и качественные характеристики ДМО для выбора наиболее оптимальной тактики ведения конкретного пациента. Цель. Целью настоящего исследования являлось изучение возможностей методов искусственного интеллекта в автоматизированной сегментации ОКТ – сканов в режиме Enface для построения трехмерной модели распределения интраретинальной жидкости внутри сетчатки у пациентов с ДМО. Материал и методы. В качестве объектов анализа были избраны кистозные полости внутри наружных и внутренних слоев сетчатки. Данные морфологические элементы оценивались в рамках ретроспективного анализа диагностических изображений, полученных из баз данных рабочих станций ОКТ. Автоматическая оценка распределения интраретинальной жидкости проводилась с использованием ОКТ изображений в режиме Enface (40 сканов с шагом 10 микрон). Для алгоритмической сегментации гипорефлективных объектов использовалась нейронная сеть архитектуры ReLayNet. Сложение плоскостных изображений в 3D модель с сегментированной интраретинальной жидкостью проводилось при помощи программы «ParaView». В рамках исследования были использованы диагностические Enface изображения 40 пациентов с диффузным диабетическим макулярным отеком. Общая точность сегментации и последующего построения 3D изображений составила 98,6%. Выводы. Полученные нами результаты позволяют констатировать высокий потенциал методов искусственного интеллекта в автоматизированном 3 D моделировании распределения интраретинальной жидкости внутри сетчатки. 3D моделирование усиливает аналитический аппарат практикующего исследователя, открывая возможности для извлечения новой информации в поиске предикторов развития данного патологического состояния и определения индивидуальных подходов к лечению ДМО.
Diabetic Macular Edema Screened by Handheld Smartphone-based Retinal Camera and Artificial Intelligence
