15:31
Простое обследование глаз с помощью мощного искусственного интеллекта может привести к ранней диагностике болезни Паркинсона

Простое обследование глаз в сочетании с мощной технологией машинного обучения искусственного интеллекта (ИИ) может обеспечить раннее выявление болезни Паркинсона, Согласно исследованиям, представленным на ежегодном собрании Радиологического общества Северной Америки (РСНА).

Болезнь Паркинсона-это прогрессирующее заболевание центральной нервной системы, которое поражает миллионы людей во всем мире. Диагноз обычно основывается на таких симптомах, как тремор, мышечная ригидность и нарушение равновесия — подход, который имеет значительные ограничения.

"Проблема с этим методом заключается в том, что у пациентов обычно развиваются симптомы только после длительного прогрессирования со значительным повреждением дофаминовых нейронов головного мозга”, - сказал ведущий автор исследования Максимиллиан Диас, аспирант кафедры биомедицинской инженерии Университета Флориды в Гейнсвилле, штат Флорида. “Это означает, что мы диагностируем пациентов на поздних стадиях заболевания.”

Сравнение сегментации судна по входному изображению: (а-в) метод серой шкалы полностью выделил основное судно, идущее горизонтально вдоль изображения, когда исходный выбор получил только небольшие участки. (d-f) улучшенный выбор судов позволяет сегментировать выбор небольших судов, обнаруженных на всем изображении, хотя иногда он ограничивается разбитыми секциями. (g-i) представление выбора наилучшего варианта судна, при котором выбираются все суда, найденные на изображении. Кредит: радиологическое общество Северной Америки

Прогрессирование заболевания характеризуется распадом нервных клеток, которые истончают стенки сетчатки, слой ткани, который выравнивает заднюю часть глазного яблока. Болезнь также поражает микроскопические кровеносные сосуды, или микроциркуляторное русло, сетчатки. Эти характеристики дают возможность использовать возможности искусственного интеллекта для изучения изображений глаз на предмет наличия признаков болезни Паркинсона.

Для нового исследования Диас сотрудничал с аспирантом Цзяньцяо тянем и неврологом Университета Флориды Адольфо Рамиресом-Саморой, доктором медицинских наук, под руководством Руогу фана, доктора философии, директора лаборатории Smart Medical Informatics Learning and Evaluation Lab (SMILE) Департамента биомедицинской инженерии J. Crayton Pruitt.

Исследователи развернули тип искусственного интеллекта под названием support vector machine (SVM) learning, который существует с 1989 года. Используя снимки задней поверхности глаза как пациентов с болезнью Паркинсона, так и участников контрольной группы, они обучили SVM обнаруживать признаки на изображениях, наводящих на мысль о болезни.

Результаты показали, что сети машинного обучения могут классифицировать болезнь Паркинсона на основе сосудистой сети сетчатки, причем ключевыми признаками являются более мелкие кровеносные сосуды. Предложенные методы дополнительно подтверждают идею о том, что изменения в физиологии мозга могут наблюдаться и в глазу.

Процессы машинного обучения: (а) кровеносные сосуды выбираются из исходного изображения глазного дна с помощью сети машинного обучения под названием U-Net, которая была обучена отбирать кровеносные сосуды в глазу. Затем сосуды подаются в классификатор машины опорных векторов, чтобы диагностировать, есть ли у человека болезнь Паркинсона. (b) на основе изображения глазного дна создается изображение в серой шкале, и эти сосуды отбираются той же сетью U-Net для улучшения отбора кровеносных сосудов. Кредит: радиологическое общество Северной Америки

"Самым важным открытием этого исследования было то, что заболевание головного мозга было диагностировано с основной картиной глаза”, - сказал Диас. "Это очень отличается от традиционных подходов, где, чтобы найти проблему с мозгом, вы смотрите на разные изображения мозга.”

Диас отметил, что эти традиционные методы визуализации с использованием МРТ, КТ и методов ядерной медицины могут быть очень дорогостоящими. В отличие от этого, новый подход использует базовую фотографию с оборудованием, обычно доступным в глазных клиниках, чтобы получить изображение. Изображения могут быть даже захвачены смартфоном со специальным объективом.

“Это всего лишь простая фотография глаза, вы можете сделать это менее чем за минуту, и стоимость оборудования намного меньше, чем КТ или МРТ-аппарат”, - сказал Диас. “Если мы сможем сделать это ежегодным скринингом, тогда есть надежда, что мы сможем поймать больше случаев раньше, что поможет нам лучше понять болезнь и найти лекарство или способ замедлить прогрессирование.”

Этот подход может также найти применение в выявлении других заболеваний, влияющих на структуру мозга, таких как болезнь Альцгеймера и рассеянный склероз, сказал Диас.

Встреча: РСНА 2020 – 106-я научная ассамблея и ежегодное собрание.

Похожие материалы:

Так же рекомендуем посмотреть:

20 вещей, которые вы не знали о долголетии


Редактирование ВИЧ с помощью технологии CRISPR


Секрет эротических ощущений и сексуального удовлетворения

Категория: Здоровье / Медицина / Любовь | Просмотров: 157 | Добавил: admin | Теги: глазное дно, изображение, северная америка, Машинное обучение, радиологическое общество, Простое обследование глаз с помощью, сосуд, SVM, ежегодное собрание, Искусственный интеллект, болезнь, головной мозг | Рейтинг: 0.0/0
Всего комментариев: 0
avatar