ИИ делает визуализацию сетчатки в 100 раз быстрее

Прочитано: 67 раз(а)


Исследователи из Национальных институтов здравоохранения применили искусственный интеллект (ИИ) к методу создания изображений клеток глаза с высоким разрешением. Они сообщают, что с помощью ИИ обработка изображений происходит в 100 раз быстрее, а контрастность изображения повышается в 3,5 раза. По их словам, это достижение предоставит исследователям лучший инструмент для оценки возрастной дегенерации желтого пятна (ВМД) и других заболеваний сетчатки.

Работа опубликована в журнале Communication Medicine.

«Искусственный интеллект помогает преодолеть ключевое ограничение визуализации клеток сетчатки, а именно время», — сказал Джонни Тэм, доктор философии, возглавляющий секцию клинической и трансляционной визуализации в Национальном глазном институте НИЗ.

Тэм разрабатывает технологию под названием адаптивная оптика (АО) для улучшения устройств визуализации на основе оптической когерентной томографии (ОКТ). Как и УЗИ, ОКТ является неинвазивным, быстрым, безболезненным и стандартным методом в большинстве глазных клиник.

Визуализация клеток РПЭ с помощью АО-ОКТ сопряжена с новыми проблемами, включая явление, называемое спекл. Спекл мешает AO-OCT так же, как облака мешают аэрофотосъемке. В любой момент некоторые части изображения могут быть скрыты. Управление спеклами в чем-то похоже на управление облачным покровом.

Исследователи неоднократно визуализировали клетки в течение длительного периода времени. Со временем спекл смещается, что позволяет увидеть различные части клеток. Затем ученые берут на себя трудоемкую и трудоемкую задачу по объединению множества изображений, чтобы создать изображение клеток РПЭ без пятен.

Тэм и его команда разработали новый метод, основанный на искусственном интеллекте, под названием «генеративная адвербиальная сеть параллельного дискриминатора» (P-GAN) — алгоритм глубокого обучения. Подав в сеть P-GAN около 6000 проанализированных вручную изображений RPE человека, полученных с помощью AO-OCT, каждое из которых было сопряжено с соответствующим крапчатым оригиналом, команда научила сеть идентифицировать и восстанавливать клеточные особенности, скрытые крапинками.

При тестировании на новых изображениях P-GAN успешно устранил пятна на изображениях RPE, восстановив детали сот. При одном захвате изображения были получены результаты, сравнимые с ручным методом, который требовал получения и усреднения 120 изображений. Благодаря множеству объективных показателей производительности, которые оценивают такие вещи, как форма и структура клеток, P-GAN превзошел другие методы искусственного интеллекта. Винита Дас, доктор философии, научный сотрудник отдела клинической и трансляционной визуализации NEI, считает, что P-GAN сократил время получения и обработки изображений примерно в 100 раз. P-GAN также обеспечил больший контраст, примерно в 3,5 раза больше, чем раньше.

«Адаптивная оптика выводит визуализацию на основе ОКТ на новый уровень», — сказал Тэм. «Это похоже на переход с сиденья на балконе на сиденье в первом ряду, чтобы получить изображение сетчатки. С помощью АО мы можем выявить трехмерные структуры сетчатки с разрешением клеточного масштаба, что позволяет нам рассмотреть очень ранние признаки заболевания».

Хотя добавление AO к OCT обеспечивает гораздо лучшее представление клеток, обработка изображений AO-OCT после их захвата занимает гораздо больше времени, чем OCT без AO.

Последняя работа Тэма нацелена на пигментный эпителий сетчатки (ПЭС), слой ткани позади светочувствительной сетчатки, который поддерживает метаболически активные нейроны сетчатки, включая фоторецепторы. Сетчатка выстилает заднюю часть глаза и улавливает, обрабатывает и преобразует свет, попадающий в переднюю часть глаза, в сигналы, которые затем передаются через зрительный нерв в мозг. Ученые интересуются РПЭ, поскольку многие заболевания сетчатки возникают при разрушении РПЭ.

Тэм считает, что благодаря интеграции ИИ с АО-ОКТ основное препятствие для рутинной клинической визуализации с использованием АО-ОКТ было преодолено, особенно в отношении заболеваний, поражающих РПЭ, которые традиционно было трудно визуализировать.

«Наши результаты показывают, что ИИ может фундаментально изменить способ захвата изображений», — сказал Тэм. «Наш искусственный интеллект P-GAN сделает АО-визуализацию более доступной для рутинных клинических применений и для исследований, направленных на понимание структуры, функций и патофизиологии слепых заболеваний сетчатки. Рассматривая ИИ как часть общей системы визуализации, а не как часть общей системы визуализации, инструмент, который применяется только после того, как изображения были сняты, представляет собой сдвиг парадигмы в области искусственного интеллекта».

ИИ делает визуализацию сетчатки в 100 раз быстрее



Новости партнеров