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Des ingénieurs et des ophtalmologues de l’université de Duke ont mis au point un outil d’imagerie robotique capable de détecter et de scanner automatiquement les yeux d’un patient à la recherche de marqueurs de différentes maladies oculaires.

Un outil robotique

Ce nouvel outil, qui associe un scanner d’imagerie à un bras robotisé, peut suivre et photographier automatiquement les yeux d’un patient en moins d’une minute, et produire des images aussi claires que les scanners traditionnels des cliniques ophtalmologiques spécialisées.

En clinique, les systèmes de tomographie par cohérence optique sont traditionnellement de grands systèmes sur table, qu’un technicien hautement qualifié utilise pour capturer plusieurs images de l’œil.

Les patients doivent être fermement installés dans un appui-tête et un appui-menton pour assurer un bon positionnement et limiter tout mouvement. En plus d’être inconfortables, ces appuie-tête et menton ne conviennent pas à tout le monde, ce qui rend difficile l’examen de certaines personnes.

Pour utiliser le scanner de Duke, le patient s’approche de la machine et se place devant le bras robotisé. Des caméras 3D placées à gauche et à droite du robot aident à trouver le patient dans l’espace, tandis que des caméras plus petites placées dans le bras robotique recherchent des points de repère sur l’œil pour positionner précisément le scanner.

L’ensemble du processus est terminé en 50 secondes

Ce système est capable de scanner à la fois la macula (la partie de la rétine responsable de notre vision centrale) et la cornée (la partie avant claire de l’œil), des sites où se produisent de nombreuses maladies oculaires. Il faut moins de 10 secondes à cet outil pour scanner et prendre une image de chaque œil, et l’ensemble du processus est terminé en moins de 50 secondes.

L’équipe a déjà entamé la prochaine phase de travail en clinique, où elle a commencé à prendre des images des yeux de volontaires pour continuer à affiner le ciblage du robot. Ensuite, ils espèrent prendre des images de patients atteints de maladies réelles de la rétine ou de la cornée pour tester la capacité du robot à détecter des anomalies.

Ils s’efforcent également d’améliorer le champ de vision du scanner rétinien, car leur première itération a permis de capturer des caractéristiques-clés, mais plusieurs images devaient être assemblées pour obtenir une vue complète de la rétine.

Cette recherche a été publiée dans Nature Biomedical Engineering.

Source : Duke University
Crédit photo : StockPhotoSecrets