AI比人類專家更好地識別神經(jīng)元
北卡羅來納州達(dá)勒姆市-光學(xué)相干斷層掃描(OCT)，自適應(yīng)光學(xué)和深度神經(jīng)**的新組合應(yīng)能更好地診斷和監(jiān)測損害神經(jīng)元的眼和腦疾病，例如青光眼。
**大學(xué)的生物醫(yī)學(xué)工程師領(lǐng)導(dǎo)了一個(gè)由多機(jī)構(gòu)組成的聯(lián)盟來開發(fā)該過程，該過程可以輕松而精確地跟蹤眼睛中視網(wǎng)膜神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的數(shù)量和形狀的變化。
這項(xiàng)工作發(fā)表在5月3日的Optica雜志上的一篇論文中。
眼睛的視網(wǎng)膜是中樞神經(jīng)系統(tǒng)的延伸。神經(jīng)節(jié)細(xì)胞是眼睛中處理并向大腦發(fā)送視覺信息的主要神經(jīng)元之一。在許多青光眼等神經(jīng)退行性疾病中，神經(jīng)節(jié)細(xì)胞退化并消失，導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的失明。傳統(tǒng)上，研究人員使用OCT全國中小學(xué)教育資源網(wǎng)(一種類似于超聲的成像技術(shù)，使用光而不是聲音)窺視眼組織的各層，以診斷和跟蹤青光眼和其他眼部疾病的進(jìn)展。
盡管OCT使研究人員可以有效地觀察視網(wǎng)膜中的神經(jīng)節(jié)細(xì)胞層，但該技術(shù)僅能靈敏地顯示出細(xì)胞層的厚度，而不能揭示單個(gè)神經(jīng)節(jié)細(xì)胞。這阻礙了疾病的早期診斷或快速追蹤，因?yàn)樵卺t(yī)生看到厚度變化之前，大量的神經(jīng)節(jié)細(xì)胞需要消失。
為了解決這個(gè)問題，一種稱為自適應(yīng)光學(xué)OCT(AO-OCT)的最新技術(shù)使成像足夠靈敏，可以查看單個(gè)神經(jīng)節(jié)細(xì)胞。自適應(yīng)光學(xué)是一項(xiàng)技術(shù)，可將檢查眼睛時(shí)出現(xiàn)的光學(xué)像差的影響降至最低，而光學(xué)像差是在OCT成像中實(shí)現(xiàn)高分辨率的主要限制因素。
**大學(xué)生物醫(yī)學(xué)工程學(xué)教授Sina Farsiu表示：“這種更高的分辨率使診斷神經(jīng)退行性疾病更加容易?！暗撬€會產(chǎn)生大量數(shù)據(jù)，以至于圖像分析已成為在眼和腦研究中廣泛使用這種潛在改變游戲規(guī)則的技術(shù)的主要瓶頸?！?/p>
Farsiu和Farsiu實(shí)驗(yàn)室的博士后研究員Somayyeh Soltanian-Zadeh在他們的新論文中，通過開發(fā)一種高度自適應(yīng)且易于訓(xùn)練的基于深度學(xué)習(xí)的算法來設(shè)計(jì)該問題的解決方案，該算法是第一個(gè)識別和跟蹤算法的。 AO-OCT掃描顯示神經(jīng)節(jié)細(xì)胞的形狀。
標(biāo)簽： AI
