Исследователи Квинслендского технологического университета (Queensland University of Technology) применили методы глубокого обучения искусственного интеллекта (ИИ) для разработки более точного и подробного метода анализа изображений задней стенки глаза, чтобы помочь врачам лучше выявлять и отслеживать заболевания глаз, такие как глаукома и дегенерация желтого пятна, связанная с возрастом. Результаты исследования опубликованы в журнале Scientific Reports.
«Мы исследовали ряд современных методов глубокого обучения для анализа оптической когерентной томографии (ОКТ) изображения задней части глаза. Использование ОКТ-сканирования для картирования и мониторинга толщины слоев ткани в глазу может помочь клиницистам обнаружить глазные заболевания», — сообщает ведущий автор исследования Дэвид Алонсо-Канейро (David Alonso-Caneiro). «В нашем исследовании мы искали новый метод анализа изображений и выделения двух основных слоев ткани в задней части глаза, сетчатки и сосудистой оболочки, с особым интересом к сосудистой оболочке».
Актуальность проблемы
Сосудистая оболочка — это область между сетчаткой и склерой, содержит главные кровеносные сосуды, которые снабжают глаз питательными веществами и кислородом. Стандартные методы обработки изображений, используемые с OCT, хорошо определяют и анализируют слои ткани сетчатки, но очень немногие клинические инструменты OCT имеют программное обеспечение для анализа ткани хориоидеи.
«Таким образом, чтобы изучить ключевые особенности изображений и точно и автоматически определять границы сосудистой оболочки и сетчатки мы обратились к ИИ», — сообщает Алонсо-Канейро.
Материалы и методы исследования
В исследовании ученые собрали OCT сканограммы хорио-ретинального глаза здоровых респондентов детского возраста и использовала эти изображения, чтобы обучить программу определять паттерны и границы сосудистой оболочки.
Результаты научного исследования
Сравнив разработку со стандартными методами анализа изображений, исследователи обнаружили, что их программа является надежной и более точной.
«Возможность анализа изображений ОКТ улучшила наше понимание изменений тканей глаза, связанных с нормальным развитием глаз, старением, ошибками рефракции и заболеваниями глаз», — резюмирует Алонсо-Канейро. «Мы считаем, что наши методы могли бы обеспечить способ лучше картировать и отслеживать изменения в ткани сосудистой оболочки и потенциально диагностировать заболевания глаз раньше».
Авторы другого исследования разработали автоматическое обнаружение рака глаза.
Ведущий специалист отдела организации клинических исследований, терапевт, врач ультразвуковой диагностики АО «СЗМЦ» (г. Санкт-Петербург), главный редактор, учредитель сетевого издания Medical Insider, а также автор статей
E-mail для связи – [email protected];
