Deteksi Katarak melalui Gambar Mata Inframerah Dekat – Majalah Time.com

Katarak adalah penyakit mata yang umum dan oleh karena itu deteksi katarak melalui Pembelajaran mesin dapat membantu dokter mata untuk mendeteksi gangguan mata terkait usia ini tepat waktu.

Pavani Tripathi, Yasmeena Akhter, Mahapara Khurshid, Aditya Lakra, Rohit Keshari, Mayank Vatsa dan Richa Singh telah membahas kemungkinan deteksi katarak melalui Machine Learning dalam makalah penelitian mereka berjudul “MTCD: Deteksi Katarak melalui Gambar Mata Inframerah Dekat” yang menjadi dasar dari teks berikut.

Dalam kata-kata para peneliti:

Secara global, katarak adalah penyakit mata yang umum dan salah satu penyebab utama kebutaan dan gangguan penglihatan. Proses tradisional untuk mendeteksi katarak melibatkan pemeriksaan mata menggunakan mikroskop slit-lamp atau oftalmoskop oleh dokter mata, yang memeriksa kekeruhan pada lensa mata yang biasanya jernih. Kurangnya sumber daya dan tidak tersedianya jumlah ahli yang memadai menimbulkan beban bagi sistem perawatan kesehatan di seluruh dunia, dan para peneliti sedang menjajaki penggunaan solusi AI untuk membantu para ahli. Terinspirasi oleh kemajuan dalam pengenalan iris, dalam penelitian ini, kami menyajikan algoritma baru untuk deteksi katarak menggunakan gambar mata inframerah dekat. Kamera NIR, yang populer digunakan dalam pengenalan iris, memiliki biaya yang relatif rendah dan mudah dioperasikan dibandingkan dengan pengaturan oftalmoskop untuk pengambilan data. Namun, gambar NIR tersebut belum dieksplorasi untuk deteksi katarak. Kami menghadirkan segmentasi mata berbasis pembelajaran mendalam dan jaringan klasifikasi jaringan multitugas untuk deteksi katarak menggunakan gambar NIR sebagai input. Algoritma segmentasi yang diusulkan secara efisien dan efektif mendeteksi batas mata yang tidak ideal dan hemat biaya, dan jaringan klasifikasi menghasilkan kinerja klasifikasi yang sangat tinggi pada dataset katarak

Pentingnya penelitian ini: Statistik deteksi katarak

Katarak merupakan salah satu penyebab utama kebutaan di seluruh dunia. Di India, Katarak bertanggung jawab atas 66,2% kasus kebutaan, 80,7% kasus gangguan penglihatan berat, dan 70,2% kasus gangguan penglihatan sedang pada kelompok usia 50+, menurut National Blindness and Visual Impairment Survey of India, 2015-19.

Solusi yang diusulkan, MTCD, membantu mendeteksi Deteksi Katarak bahkan di daerah terpencil di mana profesional dan sumber daya mungkin tidak tersedia. MTCD disajikan sebagai solusi berbiaya rendah, mudah diakses, dan mudah digunakan untuk deteksi katarak.

Bagaimana MTCD Bekerja

Berikut adalah proses langkah-demi-langkah sederhana yang menjelaskan fungsi metode yang diusulkan:

1. Pupil melebar dengan bantuan obat tetes mata.
2. Kamera NIR (Near-infrared) mengambil gambar mata.
3. Piramida segmen iris dan pola pupil dari gambar mata.
4. Jaringan klasifikasi menyelesaikan 2 tugas:
   1. Mengklasifikasikan gambar sebagai sehat atau tidak sehat
   2. Mengklasifikasikan gambar sebagai pra-katarak, pasca-katarak & lain-lain.
      

Kredit gambar: arXiv:2110.02564 [cs.CV]

Makalah penelitian menjelaskan secara rinci berbagai langkah yang terlibat dalam proses tersebut.

Hasil

Hasil pendekatan MTCD peneliti dilatih & diuji dengan dataset seperti Dataset Bedah Katarak IIITD dan dataset Alkohol IIITD. Hasil dari metode yang diusulkan sangat menjanjikan, menurut penulis penelitian.

Kesimpulan

Jalur pembelajaran mendalam untuk Deteksi Katarak diusulkan dalam makalah penelitian. Teknik ini akan sangat berharga dalam lingkungan di mana ketersediaan ahli merupakan kendala. Selain itu, juga menghilangkan subjektivitas yang terkait dengan kebijaksanaan Dokter Spesialis Mata. Para peneliti telah menyimpulkan bahwa

1. Deteksi Katarak yang Efektif dimungkinkan dalam domain NIR.
2. Bahkan dalam skenario yang menantang, algoritma segmentasi yang diusulkan efektif dalam mendeteksi batas Iris & Pupil.
3. Pendekatan ini membantu sistem pendukung keputusan otomatis, dan keseluruhan hasil Deteksi Katarak yang diperoleh melalui teknik ini sangat menggembirakan.

Para peneliti juga telah mempublikasikan temuan dan kumpulan data mereka untuk memacu penelitian lebih lanjut di bidang ini.

Sumber: Pavani Tripathi, Yasmeena Akhter, Mahapara Khurshid, Aditya Lakra, Rohit Keshari, Mayank Vatsa dan Richa Singh’s “MTCD: Deteksi Katarak melalui Gambar Mata Inframerah Dekat“