AI比人類專家更好地識別神經元
北卡羅來納州達勒姆市-光學相干斷層掃描(OCT)，自適應光學和深度神經**的新組合應能更好地診斷和監(jiān)測損害神經元的眼和腦疾病，例如青光眼。
**大學的生物醫(yī)學工程師領導了一個由多機構組成的聯(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膜神經節(jié)細胞的數(shù)量和形狀的變化。
這項工作發(fā)表在5月3日的Optica雜志上的一篇論文中。
眼睛的視網膜是中樞神經系統(tǒng)的延伸。神經節(jié)細胞是眼睛中處理并向大腦發(fā)送視覺信息的主要神經元之一。在許多青光眼等神經退行性疾病中，神經節(jié)細胞退化并消失，導致不可逆轉的失明。傳統(tǒng)上，研究人員使用OCT全國中小學教育資源網(一種類似于超聲的成像技術，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展。
盡管OCT使研究人員可以有效地觀察視網膜中的神經節(jié)細胞層，但該技術僅能靈敏地顯示出細胞層的厚度，而不能揭示單個神經節(jié)細胞。這阻礙了疾病的早期診斷或快速追蹤，因為在醫(yī)生看到厚度變化之前，大量的神經節(jié)細胞需要消失。
為了解決這個問題，一種稱為自適應光學OCT(AO-OCT)的最新技術使成像足夠靈敏，可以查看單個神經節(jié)細胞。自適應光學是一項技術，可將檢查眼睛時出現(xiàn)的光學像差的影響降至最低，而光學像差是在OCT成像中實現(xiàn)高分辨率的主要限制因素。
**大學生物醫(yī)學工程學教授Sina Farsiu表示：“這種更高的分辨率使診斷神經退行性疾病更加容易?！暗撬€會產生大量數(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)則的技術的主要瓶頸?！?/p>
Farsiu和Farsiu實驗室的博士后研究員Somayyeh Soltanian-Zadeh在他們的新論文中，通過開發(fā)一種高度自適應且易于訓練的基于深度學習的算法來設計該問題的解決方案，該算法是第一個識別和跟蹤算法的。 AO-OCT掃描顯示神經節(jié)細胞的形狀。
標簽： AI
