Методика определения диаметра и площади внутреннего просвета видимых сосудов глаза

При контроле воздействия на микроциркуляторное русло различных сосудоактивных препаратов необходимы методика и соответствующая аппаратура определения их основных физиологических параметров: диаметра и площади внутреннего просвета, их удельной плотности, а также скорости кровотока. Поэтому цель данной работы – исследование возможностей повышения достоверности определения диаметра и площади внутреннего просвета видимых сосудов бульбарной конъюнктивы глаза. Предложена методика получения цифровых видеозаписей бульбарной конъюнктивы глаза, основанная на импульсной подсветке исследуемого участка. Описан макетный образец аппаратуры, обеспечивающей пространственное разрешение видеосъемки 2 мкм, что позволяет прослеживать все видимые сосуды, включая и капилляры. Обсуждается алгоритм стабилизации положения последовательности цифровых изображений бульбарной конъюнктивы относительно первого кадра, основанный на применении субпиксельной интерполяции при поиске глобального минимума среднеквадратического отклонения разностей яркостей первого и обрабатываемого кадра.

Рассматриваются предлагаемые алгоритмы трассировки сосудистого рисунка и определения диаметра и площади внутреннего просвета сосудов. Предложен оригинальный способ их вычисления, основанный на определении площади и высоты поперечного сечения изображения сосуда. Обсуждается проблема верификации получаемых результатов.

Описанный подход позволяет формировать диагностические изображения видимых сосудов бульбарной конъюнктивы, включая и капилляры, с указанием их диаметра и построением гистограмм их распределения по площади внутреннего просвета.

Учитывая корреляцию состояния сосудов глаз с состоянием сосудов в других органах, предлагаемая методика и аппаратурные решения имеют перспективу использования при создании аппаратуры для комплексной неинвазивной диагностики состояния микроциркуляторного русла и контроля эффективности лечения различных заболеваний сердечно-сосудистой системы.

1. Firago, V. Determination of blood flow velocity in vessels of bulbar conjunctiva / V. Firago, A. Kubarko, A. Hotra // Przegląd Elektrotechniczny. – 2016. – Vol. 92, no. 8. – Р. 105–108.

2. MacKenzie, L.Е. In vivo oximetry of human bulbar conjunctival and episcleral microvasculature using snapshot multispectral imaging / L.Е. MacKenzie [et al.] // Experimental Eye Research. – 2016. – Vol. 149. – Р. 48– 58. DOI: 10.1016/j.exer.2016.06.008

3. Li, J. A. Novel Method for Blood Flow Measurement based on Sclera Images / J. Li, X. Zhang // 2012 4th International Conference on Bioinformatics and Biomedical Technology IPCBEE. – 2012. – Vol. 29. – P. 74–81.

4. Lisenko, S. Determination of Structural and Morphological Parameters of Human Bulbar Conjunctiva from Optical Diffuse Reflectance Spectra / S. Lisenko [et al.] // J. of Applied Spectroscopy. – 2016. – Vol. 83, iss. 4. – P. 617–626. DOI: 10.1007/s10812-016-0337-7

5. Lisenko, S. Analytical model of diffuse reflectance spectrum of skin tissue / S. Lisenko [et al.] // Quantum Electronics. – 2014. – Vol. 44, no. 1. – P. 69–75.

6. Veen, R. Diffuse-reflectance spectroscopy from 500 to 1060 nm by correction for inhomogeneously distributed absorbers / R. Veen, W. Verkruysse, H. Sterenborg // Optics Letters. – 2002. – Vol. 27, no. 4. – P. 246–248. DOI: 10.1364/OL.27.000246

7. Meglinski, I.V. Computer simulation of the skin reflectance spectra / I.V. Meglinski, S.J. Matcher // Computer Methods and Programs in Biomedicine. – 2003. – Vol. 70, iss. 2. – P. 179–186. DOI: 10.1016/S0169-2607(02)00099-8

8. Bashkatov, A.N. Optical properties of human sclera in spectral range 370-2500 nm / A.N. Bashkatov [et al.] // Optics and Spectroscopy. – 2010. – Vol. 109, no. 2. – P. 197–204. DOI: 10.1134/S0030400X10080084

9. Fraz, M.M. An approach to localize the retinal blood vessels using bit planes and centerline detection / M.M. Fraz [et al.] // Computer Methods and Programs in Biomedicine. – 2012. – Vol. 108, no. 2. – P. 600–616. DOI: 10.1016/j.cmpb.2011.08.009

10. Fraz, M.M. Quantification of blood vessel calibre in retinal images of multi-ethnic school children using model based approach / M.M. Fraz [et al.] // Computerized Medical Imaging and Graphics. – 2013. – Vol. 37, no. 1. – P. 48–60. DOI: 10.1016/j.compmedimag.2013.01.004

11. Ilyasova, N.Y. Computer systems for geometrical analysis of blood vessels diagnostic images / N.Y. Ilyasova // Optical Memory and Neural Networks. – 2014. – Vol. 23, iss. 4. – P. 278–286. DOI: 10.3103/S1060992X14040110

12. Bankhead, P. Fast retinal vessel detection and measurementusing waveletsand edge locationrefinement / P. Bankhead [et al.] // PLoS ONE. – 2012. – Vol. 7, iss. 3. – P. 1–12. DOI: 10.1371/journal.pone.0032435

13. Bankhead, Pete. ARIA: Automated Retinal Image Analyzer v1.0. Centre for Vision and Vascular Science, Queen's University of Belfast, UK, Desember 2011.

14. Soares, J. Retinal vessel segmentation using the 2-D gabor wavelet and supervised classification / J. Soares [et al.] // IEEE Trans. Med. Imag. – 2006. – Vol. 25, no. 9. – P. 1214–1222. DOI: 10.1109/TMI.2006.879967

15. Citti, G. A cortical based model of perceptual completion in the roto-translation space / G. Citti, A. Sarti // Journal of Mathematical Imaging and Vision. – 2006. – Vol. 24, no. 3. – P. 307–326. DOI: 10.1007/s10851-005-3630-2

16. Трофимов, Е.А. Эргономика зрительного восприятия: монография / Е.А. Трофимов; под ред. проф. И.Г. Городецкого. – М. : АИР, 2013. – 192 с.

17. Hunter, A. Non-linear filtering for vascular segmentation and detection of venous beading / A. Hunter [et al.] // Technical Report University of Durham. – 2003. – P. 100–104.

18. Duits, R. The explicit solutions of linear leftinvariant second order stochastic evolution equations on the 2D-Euclidean motion group / R. Duits, M.A. Almsick // Quarterly of Applied Mathematics. – 2008. – Vol. 66. – P. 27–67. DOI: 10.1090/S0033-569X-07-01066-0

19. O'Halloran, M. Measurement of the retinal arteriolar response to a hyperoxic provocation in nonsmokers and smokers, using a high-resolution confocal scanning laser ophthalmoscope / M. O'Halloran, E. O'Donoghue, C. Dainty // J. of Biomedical Optics. – 2014. – Vol. 19, no. 7:076012. DOI: 10.1117/1.JBO.19.7.076012

20. Лысенко, С.А. Методы оптической диагностики биологических объектов / С.А. Лысенко. – Минск: БГУ, 2014. – 231 с.

21. Кубарко, А.И. Физиологическая оценка результатов спектрометрии cодержания оксигемоглобина и реакции микрососудов на изменение гемодинамики / А.И. Кубарко, В.А. Фираго // Неотложная кардиология и кардиоваскулярные риски. – 2018. – Т. 2, № 2. – С. 358–363.