مجموعة صور لقاع العين لنظام ذكي لفحص اعتلال الشبكية السكري

لماذا هذا مهم للأشخاص المصابين بالسكري

يمكن للسكري أن يسبب تلفًا في العين بهدوء قبل أن يبدأ ضعف الرؤية. تصف هذه الورقة مجموعة صور جديدة صممت لمساعدة الحواسيب في اكتشاف هذه التغيرات الخفية في العين مبكرًا وبمستوى أعلى من الاعتمادية، باستخدام رؤية أوسع لشبكية العين مقارنة بمعظم الأدوات الحالية.

رؤية أكبر لبطانة العين

يؤثر مرض العين السكري على الأوعية الدموية الدقيقة في الجزء الخلفي من العين ويعد سببًا رئيسيًا لفقدان البصر الدائم لدى البالغين في سن العمل. تُستخدم صور العين المنتظمة بالفعل للبحث عن مشاكل، لكنها تلتقط منطقة مركزية صغيرة فقط. تظهر علامات إنذار مهمة في كثير من الأحيان عند حواف الشبكية، حيث قد لا تلتقطها الكاميرات التقليدية. تحل تقنية التصوير واسع الحقل للغاية هذه المشكلة من خلال التقاط مساحة تصل إلى خمسة أضعاف في لقطة واحدة، بما في ذلك الزوايا البعيدة حيث يمكن أن تنشأ تلف مبكر وأوعية دموية جديدة وهشة.

بناء مكتبة صور غنية للأدوات الذكية

لكي تستفيد البرامج الحاسوبية من هذه الرؤية الأوسع تحتاج إلى مجموعات كبيرة ومنظمة جيدًا من الصور لتتعلم منها. جمع المؤلفون 1,630 صورة عين واسعة الحقل للغاية من 809 مرضى في مستشفيين بالصين. كان جميع المشاركين في الدراسة مصابين بالسكري، وكان متوسط أعمارهم حوالي 54 عامًا. التقطت الصور بكاميرا خاصة لا تتطلب قطرات لتوسيع حدقة العين، مما يجعل الفحص أسرع وأكثر راحة. أُزيلت الصور منخفضة الجودة التي تحتوي على ضبابية أو مناطق مفقودة بحيث تبقى فقط اللقطات الواضحة للشبكية والأوعية الدموية والأضرار المحتملة.

كيف علم الخبراء الحاسوب

فحص ثلاثة أطباء عيون ذوو خبرة كل صورة بعناية وقسموها إلى ثلاث فئات: عيون طبيعية، عيون بتلف مبكر إلى متوسط، وعيون بتلف متقدم. اتبعوا قواعد دولية لتصنيف مرض العين السكري، لكن يشير المؤلفون إلى أن بعض الاختلاف في آراء الأطباء متوقع، خاصة عند تقرير ما إذا كانت التغيرات الطفيفة جدًا تُعد طبيعية أم بداية مرض. سُجلت القرارات النهائية في مجلدات وجداول بسيطة تسرد كل صورة وفئتها، مما يخلق نقطة انطلاق سهلة لفرق بحثية أخرى.

اختبار مدى فائدة مجموعة البيانات

اختبر الفريق بعد ذلك مدى فائدة مكتبة الصور هذه في تدريب الذكاء الاصطناعي. قسموا الصور إلى مجموعات تدريب وتحقق واختبار وشغّلوا أربعة نماذج تعلم عميق معروفة لتصنيف المراحل الثلاث للمرض. قبل التدريب، قاموا بقص وتوحيد الصور واستخدموا حيلًا بسيطة مثل الانعكاسات العشوائية لمساعدة النماذج على التعميم. على صور الاختبار المحتجَزة، حققت جميع النماذج درجات قوية عبر عدة مقاييس للدقة، وكان أحد النماذج أداؤه الأفضل بشكل خاص. أبرزت خرائط الحرارة من النماذج انتفاخات دقيقة في الأوعية الدموية وغشاء شبيهاً بالندبة، مما يوحي بأن الخوارزميات ركزت على المناطق نفسها التي يعتبرها الأطباء مهمة.

مساعدة المزيد من الناس على الحفاظ على بصرهم

تقدم مجموعة البيانات المفتوحة هذه منظرًا واسعًا وعالي الجودة لمرض العين السكري لأي شخص يطور أدوات فحص ذكية. من خلال دمج صور المجال الواسع للغاية مع الذكاء الاصطناعي، قد تغطي الأنظمة المستقبلية جزءًا أكبر من الشبكية، وتفوت تغييرات خطيرة أقل، وتتطلب وقتًا أقل من الموظفين. وبينما لا يمكن لهذه المجموعة وحدها أن تحل محل الرعاية العينية المنتظمة، فإنها تمهد الطريق لفحص بمساعدة الحاسوب أكثر موثوقية وتوفرًا، قد يساعد في تقليل العمى الناتج عن السكري، خاصة في العيادات ذات الموارد المحدودة.

الاستشهاد: Peng, S., Yang, S., Zhao, X. et al. A fundus image dataset for intelligent diabetic retinopathy system. Sci Data 13, 777 (2026). https://doi.org/10.1038/s41597-026-07093-7

الكلمات المفتاحية: اعتلال الشبكية السكري, تصوير الشبكية, مجال واسع للغاية, الذكاء الاصطناعي الطبي, فحص العيون