ИИ ускоряет ретинальное изображение в 100 раз

Исследователи Национальных институтов здравоохранения применили искусственный интеллект (ИИ) к технологии, позволяющей получать высококачественные изображения клеток глаза. Они сообщают, что с помощью ИИ скорость получения изображений увеличилась в 100 раз, а контрастность изображений улучшилась в 3,5 раза. Этот прогресс, по их мнению, предоставит исследователям лучший инструмент для оценки возрастной макулярной дегенерации (AMD) и других заболеваний сетчатки.

Искусственный интеллект помогает преодолеть ключевое ограничение визуализации клеток сетчатки, которое заключается во времени. Как и ультразвук, OCT является неинвазивным, быстрым, безболезненным и стандартным оборудованием в большинстве офтальмологических клиник. Исследователи разработали новый метод на основе ИИ, названный параллельной дискриминаторной генеративной сетью (P-GAN) — алгоритмом глубокого обучения.

Подав в сеть P-GAN почти 6000 проанализированных изображений RPE человека, полученных с помощью AO-OCT, каждое из которых сопровождалось соответствующим оригиналом с эффектом спекл, команда обучила сеть идентифицировать и восстанавливать особенности клеток, скрытые спеклом. Когда P-GAN был протестирован на новых изображениях, он успешно устранил спекл на изображениях RPE, восстанавливая детали клеток.

С одним захватом изображения он генерировал результаты, сопоставимые с ручным методом, который требовал получения и усреднения 120 изображений. С использованием различных объективных показателей производительности, оценивающих вещи, такие как форма и структура клеток, P-GAN превзошел другие методы ИИ. P-GAN сократил время получения и обработки изображений примерно в 100 раз. P-GAN также обеспечил большую контрастность, примерно в 3,5 раза больше, чем до этого. 

Интеграция ИИ с AO-OCT преодолевает основное препятствие для рутинной клинической визуализации с использованием AO-OCT, особенно для заболеваний, поражающих ретинальный пигментный эпителий (RPE), который традиционно было сложно визуализировать.