• Вход в личный кабинет
  • Регистрация

Том 11, номер 2 (2019)

Новый метод видеорегистрации заднего отрезка глазного дна

2019, Том 11, номер 2, стр. 129 Назад


Представлены результаты разработки новой технологии регистрации изображения тканей заднего отрезка глазного дна, которая позволяет увеличить видность информационно значимых объектов и одновременно уменьшить световую нагрузку на ткани сетчатки. При этом существенное внимание уделено вопросу увеличения робастности регистрируемого изображения в условиях пониженной освещенности.

Ключевые слова: сетчатка глаза; освещение операционного поля на сетчатке; витреоретинальная хирургия.


Введение

Недостаточное освещение операционного поля является одной из проблем витреоретинальной хирургии [1]. Особенно остро эта проблема стоит при видеодокументировании и TV-трансляции процесса витреоретинальной хирургии в учебных целях и в телемедицине, когда к качеству TV-изображения предъявляются повышенные требования [2].

Современный осветитель глазного дна представляет собой мощный источник света с близким к солнечному спектром, излучение которого через отверстие в склере транслируется по оптическому волокну в по­лость глаза. Нетривиальность проблемы состоит в том,что резервы улучшения освещенности операционного поля только за счет увеличения интенсивности транслируемого в полость глаза света практически исчерпаны, так как плотность мощности светового потока, которую современные осветители уже обеспечивают на поверхности сетчатки, находится на грани предельно допустимой, а в отдельных случаях превышает 1 мВт/мм2 [3, 4] и может приводить к световому повреждению сетчатки.

Проблема чрезмерной лучевой нагрузки на сетчатку превращается в неразрешимую задачу в случае интраоперационного применения ОКТ, когда одновременно с освещением тканей глазного дна на сетчатку воздействуют излучением ближнего ИК-диапазона.

В работе представлены результаты разработки новой технологии регистрации изображения тканей заднего отрезка глазного дна. При этом существенное внимание уделено вопросу увеличения робастности регистрируемого изображения в условиях пониженной освещенности.

Материалы и методы

Основная идея заключается в использовании осветителя в виде набора из небольшого числа монохроматических источников света с различными длинами волн излучения. Высокая робастность регистрации информационно значимых признаков достигается за счет оптимизации длин волн излучения этих источников и программной обработки изображений, которые получены при освещении операционного поля каждым отдельным монохроматическим источником света. В качестве критерия эффективности взято отношение видности к плотности световой мощности на освещаемой поверхности.

Структурная схема спектрально-селективного осветителя представлена на рис. 1. Прибор состоит из нескольких лазерных источников света (Ls1, Ls2, … Lsn), излучающих каждый на своей длине волны (λ1, λ2, …, λn); мультиплексора (М), который объединяет излучение всех лазеров и вводит его в одно многомодовое оптическое волокно (МОВ); элемента очистки излучения от шумов когерентности (ОШК) и драйвера управления лазерными источниками света; а также черно-белой камеры и видеограббера, которые обеспечивают регистрацию цветного изображения с высокой световой чувствительностью и высоким разрешением [5].


doroshenko-ris-1.jpg Рис. 1. Структурная схема спектрально-селективного осветителя. Объяснения см. в тексте

Излучение каждого источника по отдельному оптическому волокну поступает на смеситель. С помощью мультиплексора излучение от всех источников объединяется и вводится в многомодовое волокно, по которому свет транслируется на выход осветителя. Высокая пространственная однородность пучка на выходе достигается с помощью ОШК. Скоростная видеокамера регистрирует черно-белое изображение, которое по описанному далее алгоритму преобразуется в цветное.

Оптимизация спектра. Эффективность метода определяется спектральным составом излучения. Легко заметить, что в общем виде задача оптимизации спектрального состава осветителя сводится к классической задаче обнаружения, оценок и модуляции [6], так как описывается в терминах теории решений. Проблема в том, что в нашем случае число информационно значимых объектов (N) существенно превышает количество спектральных компонентов в излучении осветителя (m), а с помощью лазеров невозможно получить свет с произвольной длиной волны (λ). Поэтому методы и подходы теории обнаружения и оценок, которые базируются на критериях оптимального обнаружения Неймана–Пирсона, для решения нашей задачи малопригодны. Однако в данном случае задача с ограничениями может быть сведена к разложению графа, описывающего взаимоотношения объектов:

doroshenko-form.jpg

где: N — матрица связей элементов; N1 — блочная матрица, показывающая, какие элементы k являются результатом разбиения i; m(i) — число таких элементов; N2 — матрица связей элементов k с неразделенными элементами j; E — набор разбиений.

Для численных расчетов применяли «жадный» алгоритм. Спектры информационно значимых объектов взяты из работ [7–11], а используемых лазерных источников — на доступном сайте [12]. Численное моделирование показало, что без учета национальных и расовых особенностей пигментации близкая к максимальной эффективность визуализации топологии кровеносных сосудов сетчатки и ее дифференциация по степени оксигенации достигаются применением осветителя всего из двух лазеров с длинами волн излучения λ1=577 и λ2=650 нм. При этом добавление третьего источника света с λ3=520 нм позволяет дополнительно и энергетически эффективно визуализировать стекловидное тело, заднюю гиалоидную мембрану, отслойку сетчатки и дефекты состояния пигментного эпителия, а требуемую для визуально сопоставимого качества изображения плотность световой мощности уменьшить более чем вдвое.

Особенности видеорегистрации. Из-за уменьшенной общей энергии падающего на сетчатку света цветная видеокамера может зарегистрировать изображение операционного поля только с недопустимо низким качеством. Это обусловлено недостаточной светочувствительностью цветных видеокамер. Так как чувствительность черно-белой видеокамеры примерно на порядок больше, чем цветной, мы применили для видеорегистрации цветного изображения скоростную черно-белую камеру. На рис. 2 представлен алгоритм, который позволяет регистрировать цветное изображение с помощью черно-белой камеры и спектрально-селективного осветителя из нескольких (в нашем случае — из трех) источников света.


doroshenko-ris-2.jpg Рис. 2. Алгоритм видеорегистрации

Эти источники света включаются последовательно, каждый — на время регистрации черно-белой камерой одного кадра. Так как каждый источник излучает монохроматический свет, то каждый черно-белый кадр камеры регистрирует только один цветовой компонент регистрируемого объекта. При этом последовательность из n черно-белых кадров, где n — число источников света, является необходимым и достаточным набором информационно значимых цветовых компонентов цветного изображения регистрируемого объекта. Видеограббер буферизирует последовательность из n черно-белых кадров и реконструирует из этой последовательности один кадр цветного изображения регистрируемого объекта.

Экспериментальный результат. Результаты численного моделирования проверены в медицинском эксперименте. В спектрально-селективном осветителе в качестве источников света использованы лазеры с длинами волн 520, 577 и 650 нм. Представлены результаты видеорегистрации операционного поля на сетчатке с использованием ксенонового осветителя (рис. 3, а), спектрально-селективного осветителя DORC Xenon BrightStar (рис. 3, б, г) и LED-осветителя Associate (рис. 3, в) (DORC, Нидерланды).


doroshenko-ris-3.jpg Рис. 3. Кадры видеорегистрации операционного поля на сетчатке, которые получены с использованием разных источников света:

а — с помощью ксенонового осветителя; б, г — с помощью спектрально-селективного осветителя (с λ=520, 577 и 650 нм) и в — с помощью LED-осветителя. Стрелка указывает на изображение окрашенной задней гиалоидной мембраны


Кадры а и в получены с помощью цветной CCD-видеокамеры B1641 при плотности световой мощности в области стрелки 40–45 мВт/см2 и частоте 30 кадров в секунду. Кадры б и г получены с помощью черно-белой CMOS-камеры DMK 33GX236 при плотности световой мощности в центральной области кадра ≈20 мВт/см2 и частоте 50–60 кадров в секунду. Для преобразования кадров черно-белого изображения в цветное использован алгоритм, который описан в работе [5]. Соотношение мощностей отдельных источников света в спектрально-селективном осветителе и весовые функции алгоритма обработки черно-белого видеопотока [5] подбирались исходя из критерия максимального визуального соответствия изображению, полученному с помощью LED-осветителя Associate.

Рис. 3, a и б демонстрируют качество визуализации изображения задней гиалоидной мембраны при мембраностомии. Видно, что при спектрально-селективном освещении контрастность и разрешение выше, а световая нагрузка на ткани сетчатки — существенно меньше.

Рис. 3, в и г демонстрируют качество визуализации топологии сетчатки и хориоидеи. Видно, что при спектрально-селективном освещении изображение лучше передает детали топологии сетчатки и дефекты хорио­идеи. В значительной степени это обусловлено большой интегральной глубиной проникновения света, устранением поперечных хроматических аберраций на этапе преобразования черно-белого изображения в цветное и робастностью видеорегистрации к снижению освещенности.

Заключение

Применение спектрально-селективного осветителя в качестве источника света повышает контрастность изображения при одновременном уменьшении световой нагрузки на сетчатку. Излучение спектрально-селективного источника может быть сформировано всего тремя доступными на рынке и недорогими лазерами. Уменьшение световой нагрузки позволяет интраоперационно применять дополнительные методы диагностики, основанные на использовании света, например эндо-ОКТ.

Еще одним преимуществом предлагаемого метода является повышение робастности видеорегистрации относительно снижения освещенности.

Финансирование исследования и конфликт интересов. Исследования выполнены при частичном финансировании в рамках проектов Российского фонда фундаментальных исследований №18-07-00882, №17-07-00561 и №19-07-00395 в части программной реализации алгоритма квантификации.

Конфликты интересов, связанные с данным исследованием, отсутствуют.



Литература

  1. Sakaguchi H., Oshima Y. Considering the illumination choices in vitreoretinal surgery: continual improvements allow for better, safer outcomes. Retin Physician 2012; 3: 26–31.
  2. Spectral domain optical coherence tomography in macular diseases. Meyer C.H., Saxena S., Sadda S.R. (editors). New Delhi: Springer; 2017.
  3. Charles S. Illumination and phototoxicity issues in vitreoretinal surgery. Retina 2008; 28(1): 1–4, https://doi.org/10.1097/IAE.0b013e318156e015.
  4. Ямгутдинов Р.Р., Мухамадеев Т.Р., Ямлиханов А.Г., Ди­баев Т.И., Азнабаев Б.М. Яркость и фототокcичность — две стороны эндоиллюминации. Медицинский вестник Баш­­кор­тостана 2017; 13(1): 127–131.
  5. Миленькая Т.М., Салахутдинов В.К. Фундус-ка­ме­ра. Патент РФ 2215463. 2003.
  6. Harry L. Van Trees. Detection, estimation, and modulation theory. Part I. New York: John Wiley and Sons; 1968.
  7. Tabulated molar extinction coefficient for hemoglobin in water. URL: https://omlc.org/spectra/hemoglobin/summary.html.
  8. Schmitt J.M. Optical measurement of blood oxygenation by implantable telemetry. Technical Report G558-15. Stanford; 1986.
  9. Moaveni M.K. A multiple scattering field theory applied to whole blood. Ph.D. Dissertation. Dept. of Electrical Engineering, University of Washington; 1970.
  10. Hammer M., Schweitzer D. Quantitative reflection spectroscopy at the human ocular fundus. Phys Med Biol 2002; 47(2): 179–191, https://doi.org/10.1088/0031-9155/47/2/301.
  11. Delori F.C., Pflibsen K.P. Spectral reflectance of the human ocular fundus. Appl Opt 1989; 28(6): 1061, https://doi.org/10.1364/ao.28.001061.
  12. Changchun New Industries Optoelectronics Technology Co., Ltd. Lasers, Optics & Photonics. URL: http://www.cnilaser.com.