MULTIFRAKTALNA ANALIZA MORFOLOGIJE ARTERIJA MREŽNJAČE PRI RAZLIČITIM STEPENIMA GLAUKOMSKOG OŠTEĆENJA
Sažetak
Sažetak
Uvod: Glaukom predstavlja drugi vodeći uzrok slepila u svetu, a zbog njegovog asimptomatskog toka i ireverzibilnih posledica, rana dijagnostika je od ključnog značaja. Pored povišenog intraokularnog pritiska, vaskularizacija retine i morfološke promene arterijskih krvnih sudova igraju značajnu ulogu u patofiziologiji bolesti.
Cilj rada: Utvrditi mogućnost multifraktalne analize binarnih slika arterijskih krvnih sudova retine u diferencijaciji pacijenata sa različitim stepenima glaukomskog oštećenja.
Materijal i metode: Studija je obuhvatila 90 binarizovanih slika arterijskih krvnih sudova retine pacijenata sa primarnim glaukomom sa otvorenim uglom, podeljenih u tri grupe prema stepenu oštećenja: nizak (MD < -6 dB), srednji (MD od -6 do -12 dB) i visok (MD > -12 dB). Multifraktalna analiza je izvršena pomoću softvera ImageJ i dodatka FracLac. Generalizovane dimenzije (DQ) su izračunate za Q vrednosti u opsegu od -10 do 10. Statističke razlike su analizirane neparametrijskim Kruskal-Volis testom.
Rezultati: Multifraktalni spektri su pokazali sigmoidalni oblik, što potvrđuje njihovu multifraktalnu prirodu. Značajne razlike između grupa su uočene u centralnom delu spektra (Q = 0, 1 i 2), gde su grupa visokog stepena oštećenja i grupe nižeg stepena bile najrazličitije. Međutim, razlike između grupa niskog i srednjeg stepena oštećenja nisu bile statistički značajne.
Zaključak: Multifraktalna analiza može razlikovati grupu sa visokim stepenom glaukomskog oštećenja od grupa sa nižim stepenom oštećenja. Ograničena osetljivost metoda u ranim fazama bolesti i relativno mali uzorak ukazuju na potrebu za daljim istraživanjima i proširenjem analize na dodatne spektre, poput Holderovih eksponenata i spektara singularnosti.
Ključne reči: multifraktalna analiza, arterije mrežnjače, glaukom, binarne slike
Reference
1. Allison K, Patel D, Alabi O. Epidemiology of Glaucoma: The Past, Present, and Predictions for the Future. Cureus. 2020 Nov;12(11):e11686.
2. Knezi N. Morfometrijska Analiza Glave Vidnog Živca Kod Pacijenata sa Glaukomom Otvorenog Ugla. Doktorska disertacija. Univerzitet u Novom Sadu, Novi Sad, Srbija; 2022.
3. Chan KKW, Tang F, Tham CCY, Young AL, Cheung CY. Retinal vasculature in glaucoma: a review. BMJ open Ophthalmol. 2017;1(1):e000032.
4. Mandelbrot BB. The Fractal Geometry of Nature [Internet]. Vol. 51, American Journal of Physics. 1983. 286 p. Available from: http://link.aip.org/link/?AJP/51/286/1&Agg=doi
5. Di Ieva A. The Fractal Geometry of the Brain. Springer [Internet]. 2016;585 P. Available from: http://link.springer.com/10.1007/978-1-4939-3995-4
6. Smith TG, Lange GD, Marks WB. Fractal methods and results in cellular morphology - Dimensions, lacunarity and multifractals. Vol. 69, Journal of Neuroscience Methods. 1996. p. 123–36.
7. Masters BR. Fractal Analysis of the Vascular Tree in the Human Retina. Annu Rev Biomed Eng [Internet]. 2004;6(Volume 6, 2004):427–52. Available from: https://www.annualreviews.org/content/journals/10.1146/annurev.bioeng.6.040803.140100
8. Salat H, Murcio R, Arcaute E. Multifractal methodology. Phys A Stat Mech its Appl [Internet]. 2017;473:467–87. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0378437117300341
9. Ding Y, Ward WOC, Duan J, Auer DP, Gowland P, Bai L. Retinal vasculature classification using novel multifractal features. Phys Med Biol. 2015;60(21):8365.
10. Stosic T, Stosic BD. Multifractal analysis of human retinal vessels. IEEE Trans Med Imaging. 2006;25(8):1101–7.
11. Ţălu Ş, Stach S, Călugăru DM, Lupaşcu CA, Nicoară SD. Analysis of normal human retinal vascular network architecture using multifractal geometry. Int J Ophthalmol. 2017;10(3):434–8.
12. Palanivel DA, Natarajan S, Gopalakrishnan S. Retinal vessel segmentation using multifractal characterization. Appl Soft Comput [Internet]. 2020;94:106439. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1568494620303793
13. Hodapp E, Parrish R, Anderson D. Clinical Decisions in Glaucoma. St. Louis: The CV Mosby Co.; 1993. p. 52–61.
14. Schneider CA, Rasband WS, Eliceiri KW. NIH Image to ImageJ: 25 years of image analysis. Nat Meth [Internet]. 2012 Jul;9(7):671–5. Available from: http://dx.doi.org/10.1038/nmeth.2089
15. Lopes R, Betrouni N. Fractal and multifractal analysis: A review. Med Image Anal [Internet]. 2009;13(4):634–49. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1361841509000395
16. Chhabra AB, Meneveau C, Jensen R V., Sreenivasan KR. Direct determination of the f(α) singularity spectrum. Phys Rev Lett. 1989;62(9):5284–94.
17. Karperien A. FracLac for ImageJ [Internet]. http://rsb.info.nih.gov/ij/plugins/fraclac/FLHelp/Introduction.htm. Charles Sturt University; 2013. p. accessed 30.05.2020. Available from: https://imagej.nih.gov/ij/plugins/fraclac/FLHelp/Introduction.htm%0Ahttp://rsb.info.nih.gov/ij/plugins/fraclac/FLHelp/Introduction.htm
18. Yu S, Lakshminarayanan V. Fractal Dimension and Retinal Pathology: A Meta-Analysis. Appl Sci [Internet]. 2021;11(5). Available from: https://www.mdpi.com/2076-3417/11/5/2376
19. Liew G, Wang JJ, Cheung N, Zhang YP, Hsu W, Lee ML, et al. The Retinal Vasculature as a Fractal: Methodology, Reliability, and Relationship to Blood Pressure. Ophthalmology [Internet]. 2008;115(11):1951-1956.e1. Available from: https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S0161642008005472
20. Lakshminanarayanan V, Raghuram A, Myerson JW, Varadharajan S. The fractal dimension in retinal pathology. J Mod Opt [Internet]. 2003 Jul 1;50(11):1701–3. Available from: https://www.tandfonline.com/doi/abs/10.1080/09500340308235515
21. Wu R, Cheung CY-L, Saw SM, Mitchell P, Aung T, Wong TY. Retinal Vascular Geometry and Glaucoma: The Singapore Malay Eye Study. Ophthalmology [Internet]. 2013 Jan 1;120(1):77–83. Available from: https://doi.org/10.1016/j.ophtha.2012.07.063