Tinklainės sutrikimų diagnozę patobulino naujas AI pagrįstas medicininis vaizdavimas

Tinklainės sutrikimų diagnozę patobulino naujas AI pagrįstas medicininis vaizdavimas

Gyvensena mityba, dietos, judėjimas

Gyventojų tyrimais nustatyta, kad tinklainės sutrikimai yra dažniausia negrįžtamo aklumo priežastis išsivysčiusiose šalyse ir antra pagal dažnumą aklumo priežastis po kataraktos besivystančiose šalyse. Medicininiai vaizdavimo metodai yra labai svarbūs ankstyvam tinklainės sutrikimų nustatymui, tačiau šiuo metu turima technologija kelia daug iššūkių praktikams.

Siekdama pagerinti tinklainės sutrikimų diagnozavimo greitį ir tikslumą, mokslininkų grupė iš Xi'an Jiaotong-Liverpool universiteto (XJTLU) ir „VoxelCloud Inc.“ Kinijoje pristatė DI pagrįstą medicininio vaizdo gavimo techniką – „DualStreamFoveaNet“ (DSFN). dabartinius vaizdo gavimo iššūkius. Tyrimas paskelbtas IEEE Biomedicinos ir sveikatos informatikos žurnalas.

Daktaras Sifanas Songas, mokslų daktaras. XJTLU AI ir pažangiosios kompiuterijos mokyklos absolventas ir pirmasis tyrimo autorius sako: „Mūsų nauja vaizdo gavimo technika, DSFN, gali padėti greitai ir tiksliai diagnozuoti tinklainės sutrikimus. Jis taip pat gali būti naudojamas kitoms medicinos reikmėms. būklės, kurioms reikalinga anatomine struktūra pagrįsta ligų diagnostika, pavyzdžiui, atliekant plaučių vėžio patikrą.

DSFN sujungia tinklainės vaizdus su kraujagyslių pasiskirstymo informacija, kad pagal sudėtingus klinikinius scenarijus būtų tiksliai nustatyta duobė – akies gale esanti įduba, kurioje regėjimo aštrumas yra didžiausias.

Daktaras Sifanas Songas sako: „Tikslus duobės lokalizavimas leidžia medicinos specialistams aptikti ankstyvus akių ligų požymius, tokius kaip mažyčiai pakitimai ar nuosėdos geltonosios dėmės srityje, kuri supa duobutę. Tai padeda reguliariai stebėti ligos progresavimą, įvertinti akių ligų veiksmingumą. gydymą arba koreguoti gydymo planus ir gali užkirsti kelią tinklainės sutrikimų, dėl kurių negrįžtamas regėjimas.

„Tačiau dabartiniai medicininio vaizdo gavimo metodai, skirti nustatyti fovea vietą, turi daug apribojimų.”

Tyrimai rodo, kad tinklainės sutrikimų diagnozę pagerino naujas AI pagrįstas medicininis vaizdavimas

Daktaras Songas paaiškina, kad dėl aplinkinių tinklainės audinių spalvos intensyvumo tamsi duobė neatskiriama nuo tinklainės fono, kurį dar labiau temdo tinklainės ligos.

Jis pabrėžia, kad prasto apšvietimo sąlygos ir nestandartinės fovea vietos fotografuojant dar labiau iššaukia tikslią fovea lokalizaciją.

„Dėl neryškių ir prastai apšviestų vaizdų sunku vizualizuoti užpakalinę akies dalį ir gali būti klaidingai diagnozuota. DSFN padeda įveikti daugelį šių iššūkių“, – priduria dr. Song.

Dr. Song paaiškina, kad DSFN dizainas sumažina skaičiavimo sąnaudas, išlaikant aukštą tikslumą, todėl jis yra tinkamesnis ir prieinamesnis naudoti klinikinėje aplinkoje.

„Mažesnės skaičiavimo sąnaudos yra susijusios su didesniu apdorojimo greičiu, todėl gydytojai gali greičiau gauti diagnostikos rezultatus ir greičiau atnaujinti modelius bei kartoti, kas leidžia tiksliau prognozuoti akių ligas“, – sako dr.

Daktaras Song yra mokslo darbuotojas, dirbantis Harvardo medicinos mokykloje ir Masačusetso bendrojoje ligoninėje.