الذكاء الاصطناعي يجعل تصوير شبكية العين أسرع 100 مرة مقارنة بالطريقة اليدوية
قام باحثون في المعهد الوطني للعيون التابع للمعاهد الوطنية للصحة بتطبيق الذكاء الاصطناعي على تقنية تنتج صورًا عالية الدقة لخلايا العين، وأفادوا أن هذه التقنية، بفضل الذكاء الاصطناعي، أصبحت أسرع بمئة مرة وتحسن التباين في الصور بمقدار 3.5 مرة. ويعتقد الباحثون أن هذا التقدم سيوفر أدوات أفضل لتقييم التنكس البقعي المرتبط بالعمر (AMD) وغيره من أمراض الشبكية.
وذكر جوني تام، دكتوراه، رئيس قسم التصوير الترجمي والسريري في المعهد أن الذكاء الاصطناعي يساعد على التغلب على أحد القيود الرئيسية لتصوير خلايا الشبكية وهو الوقت، ويعمل تام على تطوير تقنية تسمى البصريات التكيفية (AO) لتحسين أجهزة التصوير بالتماسك البصري (OCT)، وهي تقنية غير جراحية وسريعة وغير مؤلمة، وتُستخدم بشكل قياسي في معظم عيادات العيون.
وأضاف تام: “تأخذ البصريات التكيفية التصوير بناءً على OCT إلى مستوى أعلى، فهي كالانتقال من مقعد في الشرفة إلى مقعد في الصف الأول لتصوير الشبكية. مع AO، يمكننا الكشف عن الهياكل الشبكية ثلاثية الأبعاد بدقة على مستوى الخلية، مما يمكننا من تكبير العلامات المبكرة جدًا للمرض”.
بينما توفر إضافة AO إلى OCT رؤية أفضل بكثير للخلايا، فإن معالجة صور AO-OCT بعد التقاطها يستغرق وقتًا أطول بكثير مما هو عليه في OCT دون AO. يستهدف العمل الأخير لتام الصباغ الشبكي البقعي (RPE)، وهو طبقة من الأنسجة خلف الشبكية الحساسة للضوء والتي تدعم الخلايا العصبية المتحركة للأيض بما في ذلك الخلايا الضوئية. وقد طور تام وفريقه طريقة جديدة تعتمد على الذكاء الاصطناعي تسمى الشبكة التمييزية المتوازية للشبكات العكسية التوليدية (P-GAN)، وهي خوارزمية تعلم عميق. بتغذية شبكة P-GAN بنحو 6,000 صورة من صور RPE البشرية المحللة يدويًا المكتسبة عبر AO-OCT، جنبًا إلى جنب مع نظيراتها الأصلية المليئة بالبقع، تم تدريب الشبكة على تحديد واستعادة الميزات الخلوية المحجوبة بالبقع.
وعند اختبارها على صور جديدة، نجحت P-GAN في إزالة البقع من صور RPE واستعادة التفاصيل الخلوية. مع التقاط صورة واحدة، أنتجت نتائج مماثلة للطريقة اليدوية التي تتطلب الحصول على 120 صورة ومتوسطها. وقد تفوقت P-GAN على تقنيات الذكاء الاصطناعي الأخرى من خلال مجموعة متنوعة من المقاييس الأدائية الموضوعية التي تقيم أمور مثل شكل الخلية وهيكلها.
ويعتقد تام أن دمج الذكاء الاصطناعي مع AO-OCT قد تغلب على عقبة رئيسية للتصوير السريري الروتيني باستخدام AO-OCT، خاصة للأمراض التي تؤثر على RPE، والتي كان من الصعب تصويرها تقليديًا.
