Объективная оценка качества цифровых изображений сетчатки при скрининговом исследовании

Abstract

В статье представлен новый метод автоматизированной безэталонной количественной оценки качества цифровых изображений сетчатки для задач скрининга диабетической ретинопатии. Предложенный метод не требует локализации анатомических структур и основан на анализе центрального фрагмента изображения в зелёном спектральном канале с применением параметра масштаба распределения Вейбулла для интеграции локальных оценок качества. Проведён сравнительный анализ 36 безэталонных функций, выбраны две оценки, показавшие наиболее стабильные результаты. Экспериментально показано, что использование центрального фрагмента (crop) размером 50–67 % от исходных размеров снимка позволяет повысить точность оценки качества на 40 % по сравнению с анализом полного кадра. Масштабирование этого фрагмента до 512×512 пикселей сокращает время анализа снимка до 20 раз без потери точности. Эффективность метода подтверждена на трех тысячах изображениях из различных источников (базы Kaggle, DDR, белорусские клинические данные). Разработанный подход не требует эталонных данных и может быть интегрирован в системы массового скрининга изображений глазного дна, снижая нагрузку на специалистов, повышая доступность диагностики для пациентов при ограниченных вычислительных ресурсах.