Cientistas do NIH usam IA para aprimorar imagens oculares padrão

Cientistas do NIH usam IA para aprimorar imagens oculares padrão

Cientistas dos Institutos Nacionais de Saúde (NIH) aproveitaram a inteligência artificial para transformar um dispositivo que converteu o fundo de um olho em células afiadas. A técnica oferece resolução de imagem que rivaliza com os equipamentos mais avançados disponíveis e é mais barata, mais rápida e não requer equipamentos ou conhecimentos especializados. A estratégia tem implicações na detecção precoce de doenças e na monitorização da prestação de tratamento, tornando visível o que antes era invisível.

"A IA potencialmente coloca imagens de próxima geração nas mãos de clínicas oftalmológicas padrão. É como uma lente de alta resolução para uma câmera simples." disse Johnny Tam, Ph.D., investigador do NIH-National Eye Institute e autor sênior do relatório do estudo, que foi publicadoMedicina da comunicação.

Dispositivos de imagem conhecidos como oftalmoscópios são frequentemente usados ​​para examinar a retina sensível à luz na parte posterior do olho. Um oftalmoscópio de varredura a laser é padrão em clínicas oftalmológicas, mas sua resolução só pode detectar estruturas no nível do tecido – coisas como lesões, vasos sanguíneos e a cabeça do nervo óptico. Oftalmoscópios de última geração com óptica adaptativa – uma tecnologia que compensa pequenas distorções – podem detectar características celulares e fornecer mais informações de diagnóstico. No entanto, a imagem habilitada para óptica adaptativa ainda está em fase experimental.

A TAM e colaboradores desenvolveram um sistema de IA personalizado para aprimorar digitalmente as imagens de uma camada de tecido abaixo dos fotorreceptores sensíveis à luz, conhecidos como epitélio pigmentado da retina (EPR). O primeiro passo foi ensinar o sistema a reconhecer a qualidade da imagem como ruim, moderada ou boa. Os pesquisadores fizeram isso alimentando o sistema com mais de 1.400 imagens de diferentes áreas da retina, obtidas por meio de óptica adaptativa da oftalmoscopia. Em seguida, eles alimentaram o sistema com imagens correspondentes das mesmas localizações da retina, mas obtidas usando oftalmoscopia padrão. Um teste de nitidez de imagem mostrou que a IA melhorou a clareza oito vezes.

Nosso sistema utilizou o que aprendeu ao avaliar as imagens obtidas pela óptica adaptativa para aprimorar digitalmente as imagens obtidas pela oftalmoscopia padrão. É importante ressaltar que o sistema não cria nada do nada. As características que vemos nas células RPE com imagens padrão não são claras. “

Johnny Tam, Ph.D., investigador do National Eye Institute do NIH

Essas técnicas envolvem a injeção de um corante chamado indocianina verde (ICG) na corrente sanguínea para aumentar o contraste das características anatômicas. Na clínica oftalmológica, o ICG geralmente é usado para visualizar os vasos sanguíneos do olho.

“Nossa estratégia de imagem ICG permite que as células do EPR sejam avaliadas de forma rápida e rotineira na clínica”, disse Joanne Li, Ph.D., primeira autora do relatório e engenheira biomédica no laboratório de Tam. “Com a IA, imagens de células EPR de alta qualidade podem ser obtidas em segundos usando ferramentas de imagem clínica padrão.”

A função das células RPE é nutrir e apoiar os fotorreceptores. Uma variedade de condições de ofuscamento afetam inicialmente as células do EPR, incluindo degeneração macular relacionada à idade, distrofia macular viteliforme e doença de Stargardt. No entanto, as células RPE não podem ser facilmente visualizadas na clínica. A oftalmoscopia ICG aprimorada por IA coloca as imagens de EPR ao alcance da clínica oftalmológica típica. ##

Fontes: