Клинический анализ параметров васкуляризации фильтрационных подушек после синустрабекулэктомии по томографическим изображениям с использованием методов машинного зрения

Состояние фильтрационной подушки (ФП) во многом определяет гипотензивный эффект фистулизирующего антиглаукомного вмешательства. Цель работы — проведение клинического анализа параметров васкуляризации ФП после синустрабекулэктомии (СТЭ) по томографическим изображениям с использованием методов машинного зрения. Материал и методы. В исследование включено 83 пациента (100 глаз) в возрасте от 57 до 81 года с первичной открытоугольной глаукомой развитой и далеко зашедшей стадий с выполненной СТЭ по стандартной методике. Проводили фотографию биомикроскопической картины и оптическую когерентную томографию с ангиографией фильтрационной зоны до операции, спустя 1, 2 и 6 нед после нее. Контроль уровня офтальмотонуса осуществляли в указанные сроки бесконтактным пневмотонометром. По томографическому изображению операционной зоны рассчитывали показатели плотности сосудистой сети, извитости сосудов и степени гиперемии. Результаты. Показатели всех оцениваемых параметров ФП в различной степени увеличиваются к 1-й неделе после операции с тенденцией к нормализации к концу 6-й недели. Наибольшие изменения претерпевают плотность сосудистой сети и степень поверхностной гиперемии. Отмечена корреляция высокой степени между сосудистой плотностью и гиперемией во все сроки наблюдения, а также значимая корреляционная взаимосвязь между уровнем послеоперационного внутриглазного давления и плотностью сосудистой сети со 2-й недели наблюдения с тенденцией к увеличению силы связи к 6-й неделе. Заключение. Разработка комбинированного программного метода определения степени васкуляризации и извитости сосудистой сети ФП, а также гиперемии по томографическим изображениям с использованием методов машинного зрения может послужить основой для оценки эффективности хирургического лечения глаукомы.

1. Picht G, Grehn F. Classification of filtering blebs in trabeculectomy: biomicroscopy and functionality. Curr Opin Ophthalmol. 1998; 9 (2): 2–8. doi: 10.1097/00055735-199804000-00002

2. Broadway DC, Bloom PA, Bunce C, Thiagarajan M, Khaw PT. Needle revision of failing and failed trabeculectomy blebs with adjunctive 5-fluorouracil: survival analysis. Ophthalmology. 2004; 111(4): 665–73. doi: 10.1016/j.ophtha.2003.07.009

3. Feyi-Waboso A, Ejere HO. Needling for encapsulated trabeculectomy filtering blebs. Cochrane Database Syst Rev. 2012; 2012 (8): CD003658. doi: 10.1002/14651858.CD003658.pub3

4. Cantor LB, Mantravadi A, WuDunn D, Swamynathan K, Cortes A. Morphologic classification of filtering blebs after glaucoma filtration surgery: the Indiana Bleb Appearance Grading Scale. J Glaucoma. 2003 Jun; 12 (3): 266–71. doi: 10.1097/00061198-200306000-00015

5. Klink T, Kann G, Ellinger P, et al. The prognostic value of the wuerzburg bleb classification score for the outcome of trabeculectomy. Ophthalmologica. 2011; 225 (1): 55–60. doi: 10.1159/000314717

6. Smith M, Chipman ML, Trope GE, Buys YM. Correlation between the indiana bleb appearance grading scale and intraocular pressure after phacotrabeculectomy. J Glaucoma. 2009; 18 (3): 217–9. doi: 10.1097/IJG.0b013e31817d23e0

7. Wells AP, Ashraff NN, Hall RC, Purdie G. Comparison of two clinical Bleb grading systems. Ophthalmology. 2006; 113 (1): 77–83. doi: 10.1016/j.ophtha.2005.06.037

8. Wells AP, Crowston JG, Marks J, et al. A pilot study of a system for grading of drainage blebs after glaucoma surgery. J Glaucoma. 2004; 13 (6): 454–60. doi: 10.1097/00061198-200412000-00005

9. Crowston JG, Kirwan JF, Wells A, Kennedy C, Murdoch I.E. Evaluating clinical signs in trabeculectomized eyes. Eye (Lond). 2004; 18 (3): 299–303. doi: 10.1038/sj.eye.6700638

10. Еричев В.П., Новиков И.А., Хачатрян Г.К. и др. Объем фильтрационной подушки в прогнозировании эффективности антиглаукомной операции: предварительные результаты. Национальный журнал Глаукома. 2024; 23 (4): 3–10. doi: 10.53432/2078-4104-2024-23-4-3-10

11. Golez E, 3rd, Latina M. The use of anterior segment imaging after trabeculectomy. Semin Ophthalmol. 2012; 27 (5–6): 155–9. doi: 10.3109/08820538.2012.707275

12. Ishikawa H, Liebmann JM, Ritch R. Quantitative assessment of the anterior segment using ultrasound biomicroscopy. Curr Opin Ophthalmol. 2000; 11 (2): 133–9. doi: 10.1097/00055735-200004000-00012

13. Kawana K, Kiuchi T, Yasuno Y, Oshika T. Evaluation of trabeculectomy blebs using 3-dimensional cornea and anterior segment optical coherence tomography. Ophthalmology. 2009; 116 (5): 848–55. doi: 10.1016/j.ophtha.2008.11.019

14. Kojima S, Inoue T, Nakashima K, Fukushima A, Tanihara H. Filtering blebs using 3-dimensional anterior-segment optical coherence tomography: a prospective investigation. JAMA Ophthalmol. 2015; 133 (2): 148–56. doi: 10.1001/jamaophthalmol.2014.4489

15. Kokubun T, Kunikata H, Tsuda S, et al. Quantification of the filtering bleb’s structure with anterior segment optical coherence tomography. Clin Exp Ophthalmol. 2016; 44 (6): 446–54. doi: 10.1111/ceo.12689

16. Leung CK, Yick DW, Kwong YY, et al. Analysis of bleb morphology after trabeculectomy with Visante anterior segment optical coherence tomography. Br J Ophthalmol. 2007; 91 (3): 340–4. doi: 10.1136/bjo.2006.100321

17. Mastropasqua R, Fasanella V, Agnifili L, et al. Anterior segment optical coherence tomography imaging of conjunctival filtering blebs after glaucoma surgery. Biomed Res Int. 2014; 2014 (610623). doi: 10.1155/2014/610623

18. Napoli PE, Zucca I, Fossarello M. Qualitative and quantitative analysis of filtering blebs with optical coherence tomography. Can J Ophthalmol. 2014; 49 (2): 210–6. doi: 10.1016/j.jcjo.2013.10.003

19. Narita A, Morizane Y, Miyake T, et al. Characteristics of successful filtering blebs at 1 year after trabeculectomy using swept-source three-dimensional anterior segment optical coherence tomography. Jpn J Ophthalmol. 2017; 61 (3): 253–9. doi: 10.1007/s10384-017-0504-2

20. Singh M, Aung T, Aquino MC, Chew PT. Utility of bleb imaging with anterior segment optical coherence tomography in clinical decision-making after trabeculectomy. J Glaucoma. 2009; 18 (6): 492–5. doi: 10.1097/IJG.0b013e31818d38ab

21. Singh M, Aung T, Friedman DS, et al. Anterior segment optical coherence tomography imaging of trabeculectomy blebs before and after laser suture lysis. Am J Ophthalmol. 2007; 143 (5): 873–5. doi: 10.1016/j.ajo.2006.12.001

22. Singh M, Chew PT, Friedman DS, et al. Imaging of trabeculectomy blebs using anterior segment optical coherence tomography. Ophthalmology. 2007; 114 (1): 47–53. doi: 10.1016/j.ophtha.2006.05.078

23. Wen JC, Stinnett SS, Asrani S. Comparison of anterior segment optical coherence tomography bleb grading, Moorfields bleb grading system, and intraocular pressure after trabeculectomy. J Glaucoma. 2017; 26 (5): 403–8. doi: 10.1097/IJG.0000000000000636

24. Yamamoto T, Sakuma T, Kitazawa Y. An ultrasound biomicroscopic study of filtering blebs after mitomycin C trabeculectomy. Ophthalmology. 1995; 102 (12): 1770–6. doi: 10.1016/s0161-6420(95)30795-6

25. Sacu S, Rainer G, Findl O, Georgopoulos M, Vass C. Correlation between the early morphological appearance of filtering blebs and outcome of trabeculectomy with mitomycin C. J Glaucoma. 2003; 12 (5): 430–5. doi: 10.1097/00061198-200310000-00006

26. Шмырева В.Ф., Петров С.Ю., Антонов А.А. и др. Исследование мета-болизма тканей переднего отрезка глаза по уровню оксигенации гемоглобина в венозном русле при первичной открытоугольной глаукоме. Глаукома. 2008; 3: 3–10.

27. Шмырева В.Ф., Петров С.Ю., Антонов А.А. и др. Метод оценки оксигенации субконъюнктивального сосудистого русла с помощью спектроскопии отраженного света (экспериментальное исследование). Глаукома. 2008; 2: 9–14.

28. Spaide RF, Fujimoto JG, Waheed NK, Sadda SR, Staurenghi G. Optical coherence tomography angiography. Prog Retin Eye Res. 2018; 64: 1–55. doi: 10.1016/j.preteyeres.2017.11.003

29. Hayek S, Labbe A, Brasnu E, Hamard P, Baudouin C. Optical Coherence Tomography Angiography evaluation of conjunctival vessels during filtering surgery. Transl Vis Sci Technol. 2019; 8 (4): 4. doi: 10.1167/tvst.8.4.4

30. Kido A, Akagi T, Ikeda HO, et al. Longitudinal changes in complete avascular area assessed using anterior segmental optical coherence tomography angiography in filtering trabeculectomy bleb. Sci Rep. 2021; 11 (1): 23418. doi: 10.1038/s41598-021-02871-2

31. Liu Z, Wang H, Jiang H, Gameiro GR, Wang J. Quantitative analysis of conjunctival microvasculature imaged using optical coherence tomography angiography. Eye Vis (Lond). 2019; 2:6:5 eCollection 2019. doi: 10.1186/s40662-019-0130-9

32. Mastropasqua R, Brescia L, Di Antonio L, et al. Angiographic biomarkers of filtering bleb function after XEN gel implantation for glaucoma: an optical coherence tomography-angiography study. Acta Ophthalmol. 2020; 98 (6): e761-e7. doi: 10.1111/aos.14371

33. Seo JH, Kim YA, Park KH, Lee Y. Evaluation of functional filtering bleb using Optical Coherence Tomography Angiography. Transl Vis Sci Technol. 2019; 8 (3): 14. doi: 10.1167/tvst.8.3.14

34. Seo JH, Lee Y, Shin JH, Kim YA, Park KH. Comparison of conjunctival vascularity changes using optical coherence tomography angiography after trabeculectomy and phacotrabeculectomy. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 2019; 257 (10): 2239–55. doi: 10.1007/s00417-019-04412-0

35. Yin X, Cai Q, Song R, He X, Lu P. Relationship between filtering bleb vascularization and surgical outcomes after trabeculectomy: an optical coherence tomography angiography study. Graefes Arch Clin Exp Ophthalmol. 2018; 256 (12): 2399–405. doi: 10.1007/s00417-018-4136-0

36. Петров С.Ю., Солодовников В.И., Милаш С.В. и др. Комбинированный программный метод анализа васкуляризации фильтрационных подушек по томографическим изображениям с использованием методов машинного зрения. Медицина. 2025; 13 (4): 1–16. doi: 10.29234/2308-9113-2025-13-4-1-16

37. Parihar VR, Boveiri HR. A survey and comparative analysis on image segmentation techniques. Image segmentation: A guide to image mining. 2018.

38. Ghosh A, Sultana F, Sufian A, Chakrabarti A. Fundamental concepts of convolutional neural network. Recent trends and advances in artificial intelligence and internet of things. 2020: 519–67.

39. Ronneberger O, Fischer P, Brox T. U-Net: Convolutional Networks for biomedical image segmentation. International conference on medical image computing and computer-assisted intervention. 2016: 234–41.