NIH -Wissenschaftler verwenden KI, um die Standard -Augenbildgebung zu schärfen

Wissenschaftler der National Institutes of Health (NIH) haben künstliche Intelligenz gehebelt, um ein Gerät zu verwandeln, das das Augenhintergrund in einem Auge in einen scharfen Zellen umgewandelt hat. Die Technik bietet eine bildgebende Auflösung, die mit den fortschrittlichsten verfügbaren Geräten konkurriert und billiger, schneller ist und keine spezialisierte Ausrüstung oder Fachkenntnisse erfordert. Die Strategie hat Auswirkungen auf die frühzeitige Erkennung von Krankheiten und die Überwachung des Behandlungsangebots, indem er das, was einst jetzt unsichtbar war, sichtbar machte.

„AI stellt möglicherweise die Bildgebung der nächsten Generation in die Hände von Standard-Eye-Kliniken. Es ist wie ein hochauflösendes Objektiv zu einer einfachen Kamera.“ sagte Johnny Tam, Ph.D., Ermittler am NIH -National Eye Institute und leitender Autor des Studienberichts, der veröffentlicht wurde Kommunikationsmedizin.

Bildgebungsgeräte, die als Ophthalmoskope bekannt sind, werden häufig verwendet, um die lichtempfindliche Netzhaut im Augenhintergrund zu untersuchen. Ein Scan -Laser -Ophthalmoskop ist in Augenkliniken Standard, aber seine Auflösung kann nur Strukturen auf Gewebeebene erkennen – Dinge wie Läsionen, Blutgefäße und den Sehnervkopf. Ophthalmoskope der nächsten Generation mit adaptiver Optik ermöglicht-eine Technologie, die leichte Verzerrungen kompensiert-können zelluläre Merkmale erkennen und mehr diagnostische Informationen liefern. Die adaptive Optik-fähige Bildgebung befindet sich jedoch noch in der experimentellen Phase.

TAM und Mitarbeiter entwickelten ein benutzerdefiniertes KI-System, um die Bilder einer Gewebeschicht unter den lichtempfindlichen Photorezeptoren digital zu verbessern, die als Retina pigmentiertes Epithel (RPE) bekannt ist. Der erste Schritt bestand darin, das System zu lehren, die Bildqualität als schlecht, moderat oder gut zu erkennen. Die Forscher taten dies, indem sie das System mehr als 1.400 Bilder aus verschiedenen Bereichen der Netzhaut fütterten, die unter Verwendung von Ophthalmoskopie adaptivoptik erhalten wurden. Als nächstes fütterten sie das System entsprechende Bilder von denselben Netzhautstellen, wurden jedoch unter Verwendung der Standard -Ophthalmoskopie erhalten. Ein Bildschärfentest zeigte, dass die KI die Klarheit achtmal verbesserte.

Unser System verwendete das, was es aus der Bewertung der von der adaptiven Optik erhaltenen Bilder erlernte, um die mit Standard -Ophthalmoskopie erhaltenen Bilder digital zu verbessern. Es ist wichtig darauf hinzuweisen, dass das System nichts aus dem Nichts schafft. Merkmale, die wir in RPE -Zellen mit Standardbildgebung sehen, sind nur unklar. „

Johnny Tam, Ph.D., Ermittler am NIHs National Eye Institute

Diese Techniken beinhalten die Injektion eines Farbstoffs namens Indocyaningrün (ICG) in den Blutkreislauf, um den Kontrast der anatomischen Merkmale zu erhöhen. In der Augenklinik wird ICG normalerweise verwendet, um die Blutgefäße des Auges vorzustellen.

„Unsere ICG -Bildgebungsstrategie ermöglicht es RPE -Zellen, in der Klinik schnell und routinemäßig bewertet zu werden“, sagte Joanne Li, Ph.D., erster Autor des Berichts und ein biomedizinischer Ingenieur in Tams Labor. „Bei AI können hochwertige Bilder der RPE -Zellen in Sekundenschnelle unter Verwendung von standardmäßigen klinischen Bildgebungsinstrumenten erhalten werden.“

Die Funktion der RPE -Zellen besteht darin, Photorezeptoren zu nähren und zu unterstützen. Eine Vielzahl von Blendungsbedingungen beeinflussen zunächst RPE-Zellen, einschließlich altersbedingter Makuladegeneration, vitelliformer Makula-Dystrophie und Stargardt-Erkrankung. RPE -Zellen können jedoch in der Klinik nicht leicht abgebildet werden. Ai-verbesserte ICG-Ophthalmoskopie bringt die RPE-Bildgebung in Reichweite der typischen Augenklinik. ##

Quellen: