Автоматическое выявление глаукомы по снимкам глазного дна с помощью искусственного интеллекта: обзор

Глаукома — одна из ведущих причин необратимого нарушения зрения во всем мире, причем число случаев постоянно растет. Ранняя диагностика крайне важна, поскольку своевременное вмешательство позволяет предотвратить дальнейшее выпадение полей зрения. Для выявления глаукомы можно исследовать головку зрительного нерва по снимкам глазного дна; ключевым этапом такого исследования является оценка границ экскавации и диска зрительного нерва. Съемка глазного дна — неинвазивный и недорогой метод, однако интерпретация изображений требует субъективной, трудоемкой и дорогостоящей оценки экспертом. Поэтому актуален вопрос: может ли искусственный интеллект воспроизводить экспертную оценку глаукомы? В частности, способен ли он автоматически определять границы экскавации и диска зрительного нерва, формируя так называемое сегментированное изображение глазного дна, а затем использовать его для выявления глаукомы с высокой точностью? Мы провели комплексный обзор методов выявления глаукомы с помощью искусственного интеллекта, которые создают и используют сегментированные изображения глазного дна, и обобщили преимущества и недостатки таких методов. Были отобраны 36 соответствующих публикаций, вышедших в 2011–2021 годах, и выделены два основных подхода: 1) системы на основе логических правил; 2) системы на основе машинного обучения и статистического моделирования. Мы критически оценили современное состояние обоих подходов, выявили пробелы в литературе и обозначили направления дальнейших исследований.