ENGINEERINGNET.BE - Bloedvaten in het netvlies van het oog vertonen heel sterke gelijkenissen met de bloedvaten van het centraal bloedvatenstelsel en die in de hersenen. Ze reageren ook op dezelfde manier op risicofactoren voor hart- en vaatziekten.
Veranderingen in de dimensies en structuur van de bloedvaten in het netvlies kunnen gebruikt worden als biomerker voor wat zich in de rest van het lichaam afspeelt. Beeldanalyse van het netvlies kan daarom gebruikt worden om het risico op het ontwikkelen van chronische ziektes (hypertensie, hartinfarct, beroerte, diabetes, en zelfs de ziekte van Alzheimer) in te schatten en de evolutie van deze ziektes op te volgen.
Het netvlies of retina ontwikkelt zich uit de hersenen als een laag met lichtgevoelige cellen achter in het oog die ons toelaat om te zien. De doorbloeding van het netvlies wordt verzekerd door heel kleine bloedvaatjes. Met behulp van zogenaamde retina camera’s kan op een niet-invasieve en eenvoudige manier digitale beelden gemaakt worden van deze bloedvaatjes.
Een enkel beeld kan in een fractie van een seconde meer informatie overbrengen dan tientallen pagina’s tekst. Zo ook voor beelden van het netvlies. Een ervaren onderzoeker of arts interpreteert deze beelden in een oogopslag en geeft betekenis aan het beeld. De kwaliteit en uitkomst van deze interpretatie is enerzijds afhankelijk van de beeldkwaliteit maar ook van de ervaring van de deskundige.
In de praktijk worden retinafoto’s genomen bij een oogarts voor het opsporen en beoordelen van medische aandoeningen van de retina zoals diabetische retinopathie en glaucoom. Een diepgaande kwantitatieve analyse van de zichtbare bloedvatstructuur gebeurt echter niet.
Dit kan nochtans van belang zijn om de eerste indicaties van deze aandoeningen te identificeren. Verder vertoont het retinale bloedvatenpatroon sterke gelijkenissen met het centrale bloedvatenstelsel en dat van de hersenen. Veranderingen in dikte en patroon van die bloedvaatjes worden beschouwd als vroege indicatoren van ontwikkeling en progressie van chronische ziektes.
Diverse grootschalige epidemiologische studies tonen aan dat afwijkingen in de retinale bloedvaten het risico op chronische ziekten kunnen voorspellen. Zo zijn er al aanwijzingen voor hypertensie, hartinfarct en beroerte.
Retina analyses worden gebruikt in VITO’s gezondheidsonderzoek. Enerzijds wordt de toepassing van retina technologie gepromoot in onderzoek, anderzijds wordt technologisch ingezet op het ontwikkelen van nieuwe algoritmes en data science technieken om meer informatie te halen uit digitale retinabeelden.
In dit kader wordt IFLEXIS software ontwikkeld. De software laat toe om het bloedvatenpatroon nauwkeurig te kwantificeren. Dimensies van zuurstofrijke (arteriolen) en zuurstofarme (venulen) worden berekend, alsook vertakkingspatronen van individuele bloedvaten en het ganse netwerk van bloedvaten.
De software vertaalt een retinafoto in meer dan 30 parameters. Ideaal om veranderingen in de structuur van de bloedvaten te bepalen en potentiële biomerkers te detecteren.
De huidige software is vooral bedoeld voor studie- en onderzoeksdoeleinden in oftalmologie, cardiologie, neurologie en epidemiologie. Nieuwe software ontwikkelingen, gericht op o.a. een volledig geautomatiseerde analyse en extractie van meer informatie uit de beelden, is volop aan de gang. De eerste stappen richting CE-markering zijn lopende. Dit alles moet leiden tot een product dat veel breder inzetbaar is.
Naast computer vision methodes worden ook de nieuwste data science technieken, zoals artificiële intelligentie, gebruikt om informatie uit retinabeelden te halen. Artificiële intelligentie wordt gebruikt om patronen in beelden te bepalen en maakt voor de intense berekeningen gebruik van GPU processoren.
Op dit moment wordt een toepassing verfijnd voor herkenning van het bloedvatenpatroon. Een tweede toepassing is gericht op screening naar de stadia van diabetische retinopathie. Deze klinische complicatie van diabetes is wereldwijd één van de belangrijkste oorzaken van blindheid.
Een detectie in een vroeg stadium kan blindheid vermijden. Een computer model is opgesteld op basis van een trainingsset van tienduizenden gelabelde beelden. De eerste resultaten om verschillende stadia van de ziekte te identificeren zijn veelbelovend. Analyse van onafhankelijke datasets geeft aan dat het model de performantie benadert van een gespecialiseerde arts.
De opgedane ervaring wordt nu ook gebruikt om andere medische problemen van de retina te identificeren. Hiervoor wordt samengewerkt met onderzoekers in binnen- en buitenland.
