Ученые из Национального института здоровья США (NIH) использовали искусственный интеллект для усовершенствования методики получения изображений клеток глаза с высоким разрешением, что позволило ускорить процесс визуализации в 100 раз и повысить контрастность изображений в 3,5 раза.
Возглавляемая доктором Джонни Тамом команда использовала искусственный интеллект для устранения критического ограничения в визуализации клеток сетчатки: времени. Традиционные методы требовали кропотливой работы по выделению клеточных особенностей, что значительно удлиняло процесс. Появилась параллельная дискриминаторная генеративная адвербиальная сеть (P-GAN) — алгоритм искусственного интеллекта, обученный на тысячах изображений для выявления и восстановления деталей.
Такие инновации, как адаптивная оптика (АО) в сочетании с оптической когерентной томографией (ОКТ), обещают беспрецедентное понимание структур сетчатки. Подход Тама, основанный на искусственном интеллекте, не только ускоряет получение и обработку изображений, но и повышает их качество, предлагая врачам и исследователям не имеющий аналогов инструмент для раннего выявления заболеваний, в частности возрастной макулярной дегенерации (ВМД) и других заболеваний сетчатки.
Материалы новостного характера нельзя приравнивать к назначению врача. Перед принятием решения посоветуйтесь со специалистом.
