ENGINEERINGNET.BE - Oogartsen kijken in het oog met allerlei medische technieken. Zo bekijken ze met speciale microscopen de piepkleine cellen van het hoornvlies, scannen ze verschillende lagen van het oog met lasertechnieken en maken ze ook foto's van het netvlies.
"Soms is er echter een meer gedetailleerde analyse nodig," zegt Friso Heslinga, PhD-onderzoeker van de Medical Image Analysis-groep aan TU Eindhoven.
Voor zijn promotieonderzoek ontwikkelde Heslinga daarom AI-modellen die door middel van gerichte deep learning werden getraind om automatisch de dikte van het hoornvlies op elk punt in het oog te meten en een gedetailleerde diktekaart te construeren. Ook bedacht hij een manier om ervoor te zorgen dat de kaarten altijd gecentreerd zijn.
Een andere behandeling die Heslinga bestudeerde was hoornvliestransplantatie. Daarbij wordt donorhoornvliesweefsel aan de binnenkant van het eigen hoornvlies van de patiënt gehecht.
Dit kan een moeilijk proces zijn voor chirurgen, omdat zij er tijdens de operatie voor moeten zorgen dat het donorweefsel niet ondersteboven ligt. Als het weefsel ondersteboven ligt, kan het namelijk niet aan het bestaande hoornvlies worden gehecht.
"Om chirurgen bij hun werk te helpen, ontwikkelden we met de afdeling oogheelkunde van het Universitair Medisch Centrum Utrecht een methode om de beelden van het hoornvliesweefsel tijdens de operatie automatisch te beoordelen op de juiste oriëntatie," zegt Heslinga.
Ook is het na een transplantatie belangrijk om het donorweefsel te controleren of het aan het oude weefsel vast blijft zitten. "Samen met hoornvliesspecialisten van het Rigshospitalet-Glostrup in Kopenhagen ontwikkelden we een methode om eventuele plekken te vinden waar het donorweefsel loskomt van het onderliggende weefsel."
Heslinga en zijn medewerkers creëerden verder een AI-model dat onderscheid maakt tussen netvliesbeelden van mensen met diabetes type 2, beelden van mensen met een normale suikerhuishouding en van mensen met prediabetes.
Heslinga's technieken moeten nog uitgebreid klinisch worden getest en gevalideerd voordat ze in ziekenhuizen kunnen worden gebruikt. Toch is hij is optimistisch dat AI in de nabije toekomst oogartsen op vele manieren kan gaan ondersteunen.
Op de afbeelding:
Links: Afbeelding van het netvlies. Rechts: Uitvoer van het AI-model, waarin de belangrijke regio's in het rood zijn weergegeven. Dit voorbeeld is van iemand met diabetes type 2.
