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I nuovi biomarcatori negli occhi hanno potuto aprire il tasto alla gestione di retinopatia diabetica

I nuovi biomarcatori trovati negli occhi hanno potuto aprire il tasto all'aiuto gestiscono la retinopatia diabetica e forse anche il diabete, secondo la nuova ricerca condotta al banco di Indiana University di optometria.

Durante le sue fasi iniziali, il diabete può pregiudicare gli occhi prima che i cambiamenti siano rilevabili con un esame clinico regolare. Tuttavia, la nuova ricerca retinica ha trovato che questi cambiamenti possono essere misurati più presto precedentemente hanno pensato con le tecniche e l'analisi computerizzata ottiche specializzate.

La capacità di individuare i biomarcatori per questa circostanza vista-minacciosa può piombo all'identificazione in anticipo della gente a rischio del diabete o un danno visivo come pure migliora la capacità dei medici di gestire questi pazienti. Lo studio compare nel giornale PLOS uno.

L'individuazione tempestiva di danno retinico dal diabete è possibile per verificarsi con i metodi indolori e potrebbe contribuire ad identificare i pazienti undiagnosed abbastanza presto per diminuire le conseguenze del diabete incontrollato.„

Ann E. Elsner, co-author di studio e professore distinto, banco di optometria, Indiana University

La retinopatia diabetica, che è causata dai cambiamenti nei vasi sanguigni nella retina, è la malattia dell'occhio diabetica più comune e una causa principale di cecità negli adulti degli Stati Uniti. Dal 2010 al 2050, il numero degli Americani con retinopatia diabetica si pensa che quasi si raddoppi, da 7,7 milione - 14,6 milioni.

Il nuovo studio fa parte dell'enfasi diffusa corrente sulla rilevazione di retinopatia diabetica con intelligenza artificiale applicata alle immagini retiniche. Tuttavia, alcuni di questi algoritmi forniscono la rilevazione basata sulle funzionalità che accadono molto più successivamente dei cambiamenti trovati in questo studio.

Il metodo IU guidato avanza l'individuazione tempestiva a causa degli algoritmi di trattamento di immagine retinica descritti nello studio.

“Molti algoritmi usano tutta l'informazione di immagine che differisce fra i pazienti diabetici ed i comandi, che possono identificare quali persone potrebbero avere diabete, ma questi possono essere non specifici,„ Elsner ha detto. “Il nostro metodo può combinarsi con gli altri metodi di AI per fornire informazioni iniziali localizzate ai livelli retinici specifici o ai tipi di tessuti, che permettono l'inclusione di informazioni non analizzata negli altri algoritmi.„

Elsner ha condotto l'analisi sulla base di immagini retinica nel suo laboratorio al banco di IU del centro del Borish dell'optometria per la ricerca oftalmica, con il suo co-author, Joel A. Papay, uno studente di Ph.D. nel programma di scienza della visione al banco. Hanno usato i dati raccolti dai volontari con il diabete, con gli oggetti in buona salute di controllo. I dati supplementari egualmente sono stati raccolti da una selezione diabetica di retinopatia dei membri della comunità underserved all'università di California, al Berkeley ed alla salubrità di Alameda.

L'analisi computerizzata è stata eseguita sui dati di immagine retinica raccolti comunemente in cliniche ben attrezzate, ma gran parte delle informazioni utilizzate in questo studio è trascurata spesso per la diagnosi o la gestione dei pazienti.

Lo studio è stato supportato da una concessione quinquennale $2,6 milioni dagli istituti nazionali dell'istituto nazionale dell'occhio della salubrità.

Source:
Journal reference:

Papay, J A & Ann, A E (2021) Quantifying frequency content in cross-sectional retinal scans of diabetics vs. controls. PLOS ONE. doi.org/10.1371/journal.pone.0253091.