Порівняння одного і того ж пластиру сітківки, позначеного індоціаніновим зеленим та візуалізованим трьома різними способами. [Image courtesy of NIH]
Вчені Національних інститутів охорони здоров'я (NIH) кажуть, що вони використовували AI для посилення резолюції візуалізації в задній частині ока.
Команда каже, що він перетворив пристрій, призначений для того, щоб побачити тканини в задній частині ока в один гострий, щоб розібрати окремі клітини. Згідно з повідомленням на веб -сайті NIH, це створює резолюцію зображень, яка порівнюється з найсучаснішими наявними пристроями. Однак цей метод візуалізації виявляється дешевшим та швидшим, не вимагаючи спеціалізованого обладнання чи досвіду.
NIH каже, що інновації можуть посилити раннє виявлення захворювань та моніторинг реакції на лікування “, роблячи те, що колись було невидимим зараз”.
“AI потенційно ставить зображення наступного покоління в руки стандартних очних клінік. Це як додати об'єктив високої роздільної здатності до базової камери”,-сказав Джонні Там, слідчий Національного інституту очей NIH та старший автор звіту про дослідження, який опублікував у “Опублікованому в”, який опублікований у Комунікаційна медицина.
Погляд на дослідження AI NIH
TAM та співробітники розробили користувацьку систему AI для цифрового розширення зображень шару тканини під світлодіодними фоторецепторами у пігментованому епітелії сітківки (RPE). По -перше, вони навчили систему розпізнавати якість зображення як погану, помірну чи хорошу. Щоб досягти цього, вони годували систему понад 1400 зображень з різних областей сітківки. Вони отримали ці зображення за допомогою адаптивно-оптики офтальмоскопії.
Далі команда використовувала відповідні зображення з тих же сітківки, але отримані за допомогою стандартної офтальмоскопії. Доля різкості зображення продемонструвала восьмикратне поліпшення чіткості з AI.
“Наша система використовувала те, що вона дізналася від рейтингу зображень, отриманих від адаптивної оптики, до цифрового розширення зображень, отриманих за допомогою стандартної офтальмоскопії”, – сказав Там. “Важливо зазначити, що система не створює чогось із нічого.
Техніка, що використовується ТАМ, і команда використовувала ін'єкцію індоціаніну зеленого (ICG) у кров. Це збільшує контраст анатомічних особливостей. В очах ICG зазвичай допомагає у зображенні кровоносних судин ока.
“Наша стратегія візуалізації ICG дозволяє клітинам RPE швидко та регулярно оцінювати в клініці”, – сказала Джоанна Лі, перша автор звіту та інженер -біомедика в лабораторії ТАМ. “За допомогою AI високоякісні зображення клітин RPE можна отримати за лічені секунди, використовуючи стандартні інструменти клінічної візуалізації”.
NIH каже, що офтальмоскопія ICG AI-ICG ставить RPE-зображення “в межах досяжності типової очної клініки”.
