Vědci z NIH používají AI k zaostření standardního zobrazování očí

Vědci z NIH používají AI k zaostření standardního zobrazování očí

Vědci z National Institutes of Health (NIH) využili umělou inteligenci k přeměně zařízení, které přeměnilo fundus v jednom oku na ostré buňky. Tato technika nabízí rozlišení obrazu, které konkuruje nejpokročilejším dostupným zařízením a je levnější, rychlejší a nevyžaduje specializované vybavení nebo odborné znalosti. Strategie má důsledky pro včasné odhalení onemocnění a sledování poskytování léčby, zviditelnění toho, co bylo kdysi neviditelné.

"AI potenciálně dává zobrazování nové generace do rukou standardních očních klinik. Je to jako objektiv s vysokým rozlišením pro jednoduchý fotoaparát." řekl Johnny Tam, Ph.D., vyšetřovatel z NIH-National Eye Institute a hlavní autor zprávy o studii, která byla zveřejněnaKomunikační medicína.

Zobrazovací zařízení známá jako oftalmoskopy se často používají k vyšetření sítnice citlivé na světlo v zadní části oka. Skenovací laserový oftalmoskop je standardem na očních klinikách, ale jeho rozlišení dokáže detekovat pouze struktury na úrovni tkáně – věci jako léze, krevní cévy a hlavice optického nervu. Oftalmoskopy nové generace s adaptivní optikou – technologií, která kompenzuje mírná zkreslení – dokážou detekovat buněčné funkce a poskytnout více diagnostických informací. Zobrazování s adaptivní optikou je však stále v experimentální fázi.

TAM a spolupracovníci vyvinuli vlastní systém AI pro digitální vylepšení snímků vrstvy tkáně pod fotoreceptory citlivými na světlo známé jako retinální pigmentový epitel (RPE). Prvním krokem bylo naučit systém rozpoznat kvalitu obrazu jako špatnou, střední nebo dobrou. Vědci to udělali tak, že do systému dodali více než 1400 snímků z různých oblastí sítnice, získaných pomocí oftalmoskopické adaptivní optiky. Dále dodali systému odpovídající snímky ze stejných míst sítnice, ale získané pomocí standardní oftalmoskopie. Test ostrosti obrazu ukázal, že AI zlepšila jasnost osmkrát.

Náš systém využil to, co se naučil při vyhodnocování snímků získaných z adaptivní optiky, k digitálnímu vylepšení snímků získaných pomocí standardní oftalmoskopie. Je důležité upozornit, že systém nevytváří nic z ničeho. Funkce, které vidíme u buněk RPE se standardním zobrazováním, jsou jen nejasné. “

Johnny Tam, Ph.D., vyšetřovatel Národního očního institutu NIH

Tyto techniky zahrnují vstřikování barviva zvaného indocyanine green (ICG) do krevního řečiště, aby se zvýšil kontrast anatomických rysů. V oční klinice se ICG obvykle používá k zobrazení krevních cév oka.

"Naše zobrazovací strategie ICG umožňuje rychlé a rutinní hodnocení buněk RPE na klinice," řekla Joanne Li, Ph.D., první autorka zprávy a biomedicínská inženýrka v Tamově laboratoři. "S AI lze získat vysoce kvalitní snímky buněk RPE během několika sekund pomocí standardních klinických zobrazovacích nástrojů."

Funkcí buněk RPE je vyživovat a podporovat fotoreceptory. RPE buňky zpočátku ovlivňují různé stavy oslnění, včetně věkem podmíněné makulární degenerace, viteliformní makulární dystrofie a Stargardtovy choroby. RPE buňky však nelze na klinice snadno zobrazit. AI-enhanced ICG oftalmoskopie přináší RPE zobrazení na dosah typické oční kliniky. ##

Zdroje: