Wetenschap

Betere diagnose oogschade diabetes door computeranalyse

Diabetespatiënten moeten hun ogen regelmatig laten checken, want suikerziekte verhoogt de kans op beschadigingen van het netvlies. Dr. Kedir Adal ontwikkelde diagnosesoftware.

Kedir Adal op postersessie. (Foto: Privécollectie Adal)

In Nederland alleen al lijden een miljoen mensen aan diabetes (suikerziekte). Een van de meest voorkomende complicaties van deze stofwisselingsziekte is de aantasting van bloedvaatjes in het netvlies. Kleine beschadigingen van bloedvaten op het netvlies kunnen leiden tot zichtverlies, en zelfs tot blindheid. Om het begin en het verloop van de aantasting van het netvlies (diabetische retinopathie) te kunnen volgen, moeten mensen met diabetes eens of vaker per jaar hun ogen laten checken door deskundigen.

Fundusfoto. (Foto: Het Oogziekenhuis Rotterdam)

Daarbij worden met een speciale camera foto’s gemaakt van het netvlies (zogeheten fundusfoto’s). Afhankelijk van de analyse van die beelden wordt een vervolgafspraak gepland, of volgt een verwijzing naar een oogarts.

Zo’n screening kost veel tijd, is subjectief, en maakt geen gebruik van eerdere foto’s, zegt dr.ir. Kedir Adal. Bovendien zijn opeenvolgende foto’s niet direct met elkaar te vergelijken. De belichting is anders, net als de beelduitsnede. En toch vertelt de snelheid van veranderingen in de retima veel over de ontwikkeling van de aantasting.

Adal ontwikkelde een computeralgoritme dat opeenvolgende beelden wel vergelijkbaar maakt. Hij deed dit tijdens zijn promotieonderzoek bij de TU Delft faculteit TNW en het Rotterdam Ophthalmic Institute (ROI), het onderzoeksinstituut van Het Oogziekenhuis Rotterdam. Zijn programma plaveit de weg voor een volgsysteem van de oogziekte.

In een kort praatje voorafgaand aan zijn promotie op 12 maart zette hij het principe van zijn programma uiteen:

  • Normalisering van de belichting (omzetting van een oranje beeld in een contrastrijk beeld met grijstinten)
  • Het Oogziekenhuis Rotterdam maakt vier opnamen van elk oog (hoog, laag, links, rechts) om een zo groot mogelijk deel van het netvlies af te beelden. Adals algoritme voegt die foto’s samen tot een geregistreerd mozaïek door de afzonderlijke beelden te zoomen, draaien en te verschuiven.
  • Het programma vergelijkt het mozaïek met vorige opnamen en signaleert de verschillen.
  • Niet alle verschillen zijn van belang voor het ziekteverloop. Een neuraal netwerk is getraind om relevante verschillen te herkennen. Kunstmatige intelligentie ondersteunt zo de expert bij de beoordeling van de fundusfoto’s.

gif

1: fundusmozaiek, 2. witte puntjes geven verschillen aan, 3. rode markeringen op klinisch relevante verschillen. (Gif: Kedir Adal)

Er is geen extra apparatuur nodig voor de beeldanalyse, zegt Adal. Een laptop is voldoende om het algoritme op te draaien.

Dr.ir. Koen Vermeer, directeur van het ROI en copromotor van Adal, ziet toepassingen voor de door Adal ontwikkelde beeldverwerking. “Het opstellen van een risicoprofiel van een patiënt voor het bijsturen van gedrag, of voor het adaptief maken van de tijd tot het maken van de volgende fundusfoto’s. Laag risico, langere tijd, hoog risico, kortere tijd.”

Ook denkt Vermeer dat opeenvolgende opnamen nuttig zijn voor de voorlichting aan patiënten. De ontwikkeling van de aandoening kan iemand motiveren zijn leefstijl te veranderen, aldus Vermeer.

Gaat Adals algoritme in de praktijk gebruikt worden? Dat is niet zo eenvoudig, vertelt Vermeer: ”Het oogziekenhuis is in de loop van zijn project gestopt met de screeningspost. Screening van mensen met diabetes op diabetische retinopathie gebeurt dus niet meer in het ziekenhuis. Dat betekent dat we ons met het onderzoek op andere patiëntengroepen richten. Daarnaast is financiering van ontwikkeling van screeningstechnologie lastig; het systeem zit zo in elkaar dat er bij zorg vooral naar curatieve zorg wordt gekeken. Preventie, ook als het gaat om het voorkomen dat ziektes ergere gevolgen hebben, is lastig te financieren.”

Tegelijkertijd loopt er in de Verenigde Staten een groot onderzoeksprogramma naar monitoring van de ziekte. Gemotiveerd door het enorme aantal patiënten, en de rol die expertsystemen bij de beoordeling van fundus foto’s kunnen spelen, hebben ziekenhuizen en ict-bedrijven de handen ineen geslagen voor een onderzoeksprogramma.

“Als een relatief kleine onderzoeksgroep is het voor ons lastig om te concurreren met grote ziekenhuizen en bedrijven zoals Google, die zich ook op deze toepassing storten”, aldus Vermeer.

A short video shows the process. (Video: Kedir Adal)

Kedir Adal (Foto: Hans Krüse)

Datawetenschapper Kedir Adal werd in 1985 in Ethiopië geboren. Hij deed zijn bachelor in Electrical Engineering in 2006 aan de Mekelle Universiteit in Ethiopië, gevolgd door een master in computer vision en robotica in Bourgogne (Frankrijk, 2012). In februari 2013 begon hij met zijn promotieonderzoek aan de TU Delft, Het Oogziekenhuis Rotterdam en het Rotterdam Ophthalmic Institute. Hij werkt nu bij ASML in Eindhoven.

Wetenschapsredacteur Jos Wassink

Heb je een vraag of opmerking over dit artikel?

j.w.wassink@tudelft.nl

Comments are closed.