مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

مجله ماشین بینایی و پردازش تصویر

یک شبکه حافظه طولانی کوتاه مدت مبتنی بر عروق شبکیه برای تشخیص بیماری ام اس

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان
1 دانشجوی دکتری دانشگاه آزاد اسلامی واحد کازرون
2 دانشگاه آزاد اسلامی واحد کازرون
3 دانشگاه علوم پزشکی واحد اصفهان
چکیده
مولتیپل اسکلروزیس یا ام اس (MS) بیماری مزمن ناشی از سیستم ایمنی است که بر سیستم عصبی مرکزی تأثیر می گذارد و منجر به اختلالات مختلف از جمله اختلالات بینایی می شود. تشخیص زودهنگام ام اس برای درمان ، حیاتی است. اسکن لیزری افتالموسکوپی (SLO) یک تکنیک غیرتهاجمی است که تصاویر شبکیه با کیفیت بالا را ارائه می دهد و نویدبخش تشخیص زودهنگام ام اس است. این مطالعه یک رویکرد مبتنی بر رگ را با استفاده از شبکه‌ ی (LSTM) برای تشخیص MS در تصاویر SLO مورد بررسی قرار می‌دهد. این مطالعه 106 فرد سالم (HCs) و 39 بیمار ام اس (78 چشم) را پس از اجرای اقدامات کنترل کیفیت و حذف تصاویر بی کیفیت یا آسیب دیده، که در مجموع 265 تصویر (73 MS و 192 HC) به دست آمد. رویکرد ما برای تشخیص زودهنگام ام اس در تصاویر SLO با استفاده از شبکه‌ی LSTM می باشد. این رویکرد شامل دو مرحله کلیدی است: 1) پیش آموزش یک شبکه عصبی عمیق بر روی یک مجموعه داده منبع و 2) تنظیم دقیق شبکه بر روی مجموعه داده هدف متشکل از تصاویر SLO. ما بخش ‌بندی عروق را در تشخیص ام اس و اثربخشی روش پیشنهادی خود را در بهبود مدل‌های تشخیصی بررسی می‌کنیم. مطالعه حاضر هنگامی که بر روی مجموعه داده آزمایشی شامل تصاویر SLO ارزیابی می‌شود، به نرخ دقت چشمگیر 97.44% دست می‌یابد. با انجام آزمایش‌هایی بر روی مجموعه داده‌های SLO و استفاده از رویکرد مبتنی بر رگ با LSTM، یافته‌های تجربی ما نشان از دقت مناسب مدل پیشنهادی دارد.
کلیدواژه‌ها

 
1.   Young, N., et al., Retinal Blood Vessel Analysis Using Optical Coherence Tomography (OCT) in Multiple Sclerosis. Diagnostics, 2023. 13(4): p. 596.
3.   Chua, J., et al., A multi-regression approach to improve optical coherence tomography diagnostic accuracy in multiple sclerosis patients without previous optic neuritis. NeuroImage: Clinical, 2022. 34: p. 103010.
4.   Mihaylova, B. and S. Cherninkova, Optical Coherence Tomography (OCT) and Angio-OCT Imaging Techniques in Multiple Sclerosis Patients with or without Optic Neuritis, in Multiple Sclerosis-Genetics, Disease Mechanisms and Clinical Developments. 2022, IntechOpen.
5.   Khodabandeh, Z., et al., Interpretable classification using occlusion sensitivity on multilayer segmented OCT from patients with Multiple Sclerosis and healthy controls. 2022.
6.   Eslami, M., et al., Optical Coherence Tomography in Chronic Relapsing Inflammatory Optic Neuropathy, Neuromyelitis Optica and Multiple Sclerosis: A Comparative Study. Brain Sciences, 2022. 12(9): p. 1140.
7.   Pearson, T., et al., Multi-modal retinal scanning to measure retinal thickness and peripheral blood vessels in multiple sclerosis. Scientific Reports, 2022. 12(1): p. 20472.
8.   El-Mayah, E., et al., Correlation between retinal and optic nerve microvasculature and sensitivity in patients with multiple sclerosis with and without optic neuritis. Journal of the Egyptian Ophthalmological Society, 2022. 115(4): p. 222.
9.   Jiang, H., et al., Visual function and disability are associated with increased retinal volumetric vessel density in patients with multiple sclerosis. American journal of ophthalmology, 2020. 213: p. 34-45.
10. Fischer, J., et al., Scanning laser ophthalmoscopy (SLO). High resolution imaging in microscopy and ophthalmology: new frontiers in biomedical optics, 2019: p. 35-57.
11. Palochak, C.M.A., et al., Retinal blood velocity and flow in early diabetes and diabetic retinopathy using adaptive optics scanning laser ophthalmoscopy. Journal of clinical medicine, 2019. 8(8): p. 1165.
12. Xie, H., et al., AMD-GAN: attention encoder and multi-branch structure based generative adversarial networks for fundus disease detection from scanning laser ophthalmoscopy images. Neural Networks, 2020. 132: p. 477-490.
13. Mainster, M.A., et al., Scanning laser ophthalmoscopy retroillumination: applications and illusions. International Journal of Retina and Vitreous, 2022. 8(1): p. 1-9.
14. Fraz, M.M., et al., Blood vessel segmentation methodologies in retinal images–a survey. Computer methods and programs in biomedicine, 2012. 108(1): p. 407-433.
15. Coye, T., A novel retinal blood vessel segmentation algorithm for fundus images. MATLAB Central File Exchange, 2015.
16. Desiani, A., et al., VG-DropDNet a robust architecture for blood vessels segmentation on retinal image. IEEE Access, 2022. 10: p. 92067-92083.
17. Wilhelm, H. and M. Schabet, The diagnosis and treatment of optic neuritis. Deutsches Ärzteblatt International, 2015. 112(37): p. 616.
18. Bhaduri, B., et al., Detection of retinal blood vessel changes in multiple sclerosis with optical coherence tomography. Biomedical Optics Express, 2016. 7(6): p. 2321-2330.
19. Spain, R.I., et al., Optical coherence tomography angiography enhances the detection of optic nerve damage in multiple sclerosis. British Journal of Ophthalmology, 2018. 102(4): p. 520-524.
20. Cavaliere, C., et al., Computer-aided diagnosis of multiple sclerosis using a support vector machine and optical coherence tomography features. Sensors, 2019. 19(23): p. 5323.
21.     Montolío, A., CEGONino, J. O. S. E., Garcia-Martin, E., & Pérez del Palomar, A. (2022). Comparison of machine learning methods using spectralis OCT for diagnosis and disability progression prognosis in multiple sclerosis. Annals of Biomedical Engineering50(5), 507-528.
22.       Kenney, R. C., Liu, M., Hasanaj, L., Joseph, B., Al-Hassan, A. A., Balk, L. J., ... & Balcer, L. J. (2022). The role of optical coherence tomography criteria and machine learning in multiple sclerosis and optic neuritis diagnosis. Neurology99(11), e1100-e1112.
23.        López-Dorado, A., Pérez, J., Rodrigo, M. J., Miguel-Jiménez, J. M., Ortiz, M., de Santiago, L., ... & Garcia-Martin, E. (2021). Diagnosis of multiple sclerosis using multifocal ERG data feature fusion. Information Fusion76, 157-167.
24.     Mohseni, E., & Moghaddasi, S. M. (2022). A Hybrid Approach for MS Diagnosis Through Nonlinear EEG Descriptors and Metaheuristic Optimized Classification Learning. Computational Intelligence and Neuroscience2022.
25.Yaghoubi, N., Masumi, H., Fatehi, M. H., Ashtari, F., & Kafieh, R. (2023). Deep learning and classic machine learning models in the automatic diagnosis of multiple sclerosis using retinal vessels. Multimedia Tools and Applications. Advance online publication. https://doi.org/10.1007/s11042-023-16812-w
26. Aslam, Nida, et al. "Multiple sclerosis diagnosis using machine learning and deep learning: Challenges and opportunities." Sensors 22.20 (2022): 7856.