Diabetes är en globalt utbredd sjukdom som kan orsaka synliga mikrovaskulära komplikationer såsom diabetesretinopati och makulaödem i ögat näthinnan, vars bilder idag används för manuell sjukdomsscreening och diagnos. Denna arbetsintensiva uppgift skulle i hög grad kunna dra nytta av automatisk upptäckt med hjälp av djupinlärningsteknik. Här presenterar vi ett djupinlärningssystem som identifierar referabel diabetesretinopati på ett jämförbart eller bättre sätt än vad som presenterades i de tidigare studierna, även om vi endast använder en liten del av bilderna (<1/4) i utbildningen men får hjälp med högre bildupplösningar. Vi ger också nya resultat för fem olika screening- och kliniska klassificeringssystem för diabetesretinopati och makulaödem klassificering, inklusive state-of-the-art resultat för korrekt klassificering av bilder enligt klinisk fem-gradig diabetesretinopati och för första gången för fyra-gradig diabetisk makula ödem fjäll. Dessa resultat tyder på att ett system för djupinlärning skulle kunna öka kostnadseffektiviteten vid screening och diagnos, samtidigt som man uppnår högre prestanda än rekommenderat, och att systemet skulle kunna tillämpas vid kliniska undersökningar som kräver högre gradering. Diabetesretinopati är den vanligaste mikrovaskulära komplikationen i diabetes 1, för screening av vilka retinal avbildning är den mest använda metoden på grund av dess höga känslighet för att upptäcka retinopati 2. Utvärderingen av svårighetsgraden och graden av retinopati i samband med en person med diabetes, utförs för närvarande av medicinska experter baserat på foundus eller retinal bilder av patientens ögon 3. Eftersom antalet patienter med diabetes ökar snabbt kommer antalet retinala bilder som produceras av screeningprogrammen också att öka, vilket i sin tur medför en stor arbetsintensiv börda för de medicinska experterna samt kostnader för hälso- och sjukvården. Detta kan lindras med ett automatiserat system antingen som stöd för medicinska experters arbete eller som komplett diagnosverktyg. Det finns två nyligen genomförda studier som har undersökt användningen av djupinlärningssystem vid automatisk upptäckt av diabetesretinopati 4, 5. Båda visar att ett automatiserat system, baserat på djupt lärande artificiella neurala nätverk strategi, kan uppnå hög känslighet med hög specificitet för att upptäcka den remitterbara diabetesretinopati, definieras som måttlig eller sämre diabetesretinopati. Det finns också andra remitterbara ögon komplikationer som nyligen har undersökts med detta tillvägagångssätt, såsom diabetisk makula ödem 4, och möjlig glaukom och åldersrelaterad makuladegeneration 5. För att ett automatiserat system ska vara kliniskt genomförbart bör det kunna klassificera retinala bilder baserat på kliniskt använda allvarlighetsgradsskalor, såsom den föreslagna internationella kliniska diabetesretinopati och diabetes makula ödem sjukdom skalor 6, som också används i Finland 7. I litteraturen kan man finna nyligen gjorda experiment 8,9 för det tidigare fallet av diabetesretinopati skala, men det finns ännu inga experiment för att klassificera makula förändringar med den senare skalan. Ett annat betydande hinder för en bredare och effektivare användning av systemet för djupinlärning anses vara den stora mängd kommenterade bilder som krävs för att modellen ska kunna lära sig 10. I denna studie är vårt mål att identifiera retinopati med hjälp av fem olika diabetesretinopati och makula ödem klassificeringssystem. Utöver de tidigare studierna av det remitterbara systemet för diabetesretinopati presenterar vi också de senaste resultaten för den kliniskt använda femgradsklassificeringen och för första gången fyra gradig makulaödemklassificering. Dessutom presenterar vi vilka förbearbetnings- och regulariseringssteg för bilderna som behöver göras för den goda funktionaliteten hos det djupa inlärningssystemet och undersöker systematiskt hur storleken med mycket mindre antal bilder som används i utbildningen påverkar dess prestanda.
Studien i REF utvecklade ett system för djupinlärning för identifiering av diabetesretinopati med ökad noggrannhet än befintliga studier.
Deep Learning Fundus Image Analysis for Diabetic Retinopathy and Macular Edema Grading
{'venue': 'Scientific Reports', 'journal': 'Scientific Reports', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Engineering', 'Computer Science', 'Mathematics']}