Pupilometria dinâmica para avaliação do reflexo fotomotor na detecção da neuropatia autonômica diabética e relação glicêmica
Resumo
Resumo: A Neuropatia Autonômica Diabética é uma das complicações graves do diabetes por estar associada à danos no sistema nervoso do paciente e ocasionar disfunções em diversos órgãos do corpo humano. Uma das formas de acessar o sistema nervoso de forma não invasiva é analisando o reflexo da pupila por meio de estímulos. Neste contexto é que torna-se imprescindível a avaliação de tal comportamento para o exame neurológico, pois pode haver indícios de lesões cerebrais. Assim, o objetivo deste trabalho foi avaliar a resposta temporal da pupila de pacientes com diabetes, com ou sem neuropatia diabética, verificando se existe relação da resposta pupilar e a glicemia registrada. Foi desenvolvido um sistema capaz de realizar a aquisição de vídeo registrando o movimento da pupila quando exposta à estímulos luminosos. Esse sistema conta com um óculos pupilômetro de hardware dedicado e um software em forma de aplicativo para controle e monitoramento da captura do vídeo no pupilômetro. O sistema foi utilizado em 45 pacientes com diabetes do tipo 1 no ambulatório do SEMPR-Hospital de Clínicas, onde foram feitos exames relacionados a Neuropatia Autonômica Cardiovascular, coleta dos dados clínicos e aquisição dos vídeos de pupilometria dinâmica. Ao todo foram coletadas 90 amostras de vídeos de pupilometria, resultando em 13500 quadros de imagens da região do olho direito dos pacientes com diabetes do tipo 1. Tais imagens serviram de entrada paras redes neurais convolucionais Yolov2 e RetinaNet a fim de avaliar a capacidade de detecção das regiões correspondentes a íris e a pupila. Desta avaliação, a rede RetinaNet obteve melhor performance até um limiar de IoU de 90%. A partir disso, foram extraídos o raio da pupila e da íris que serviram como parâmetros para o cálculo das métricas de pupilometria dinâmica. Os testes mostraram que a alteração glicêmica não influenciou a resposta pupilar dos pacientes analisados. Na análise do impacto da resposta pupilar em pacientes com neuropatia, as diferenças entre os grupos com e sem a doença apareceram nas métricas: Razão Pupila-Íris na Máxima Dilatação, Plateau e Velocidade de Re-Dilatação. Os dados mostraram também que o grupo com neuropatia apresentou alta variação dos dados da pupilometria dinâmica em relação aos pacientes sem neuropatia. Palavras-chave: pupilometria dinâmica, neuropatia diabética, processamento digital de imagens, visão computacional Abstract: Diabetic Autonomic Neuropathy is one of the serious complications of diabetes because it is associated with damage to the patient's nervous system and causes dysfunction in various organs of the human body. One of the ways to access the nervous system in a non-invasive way is by analyzing the pupil reflex through stimuli. In this context, it is essential to evaluate such behavior for the neurological examination, because there may be signs of brain damage. Thus, the aim of this study was to evaluate the pupil response of diabetic, with or without diabetic neuropathy, also verifying if there is a relationship between the pupil response and the recorded blood glucose. A system capable of video acquisition was developed, recording the pupil movement when exposed to light stimuli. This system has a dedicated pupil goggle and a software application to control and monitor the capture of video in the pupilometer. The system was used in 45 diabetic patients of type 1 at ambulatory of SEMPR-Hospital de Clinicas, where tests related to Cardiac Autonomic Neuropathy, clinical data collection and acquisition of dynamic pupilometry videos were performed. In all, 90 samples of pupilometry videos were collected, resulting in 13500 images of the right eye region patients with diabetic of type 1. These images served as input for convolutional neural networks Yolov2 and RetinaNet in order to assess the detection capability of the iris and pupil regions. From this evaluation, the RetinaNet network obtained better performance up to a IoU threshold of 90 %. From this, the pupil and iris radius were extracted, which served as parameters for the calculation of dynamic pupilometry metrics. The tests showed that the glycemic alteration did not influence the pupil response of the patients analysed. In the analysis of the impact of pupillary response in patients with neuropathy, the differences between the groups with and without the disease appeared in the metrics: Pupil-Iris Ratio at Maximum Dilatation, Plateau and Velocity of Re-Dilation. The data also showed that the group with neuropathy had a high variation of PD data compared to patients without neuropathy. Keywords: dynamic pupillometry, diabetic neuropathy, digital image processing, computer vision
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