Автоматизированный анализ микрососудистого кровотока глаза с использованием стабилизации на основе области интереса, сегментации U-Net и моделирования оптического потока

Abstract

Кровоток в склеральных сосудах является перспективным неинвазивным биомаркером для выявления микроциркуляторных нарушений, связанных с сердечно-сосудистыми и неврологическими заболеваниями. В данном исследовании представлена автоматизированная платформа для количественного анализа динамики склеральных сосудов на основе дескриптивно-ассоциативных алгоритмов. Методология включает шесть ключевых этапов: получение и предварительную обработку изображения, стабилизацию кадра на основе области интереса, сегментацию сосудов с помощью сверточной нейронной сети U-Net, извлечение признаков, поведенческую классификацию динамики сосудов и моделирование кровотока на основе оптического потока. Для оценки линейных и объемных скоростей кровотока использовались алгоритмы Лукаса-Канаде и Фарнебека, что позволяет детально охарактеризовать микрососудистые паттерны. Таким образом, предлагаемая структура обеспечивает надежный и точный мониторинг микроциркуляции глаза, что может быть использовано для ранней диагностики системных заболеваний. Дальнейшие исследования будут сосредоточены на расширении наборов клинических данных, оптимизации эффективности алгоритмов и интеграции системы в практические диагностические процессы