人工智能使視網(wǎng)膜成像速度比人工成像快100倍

美國國立衛(wèi)生研究院的研究人員將人工智能(AI)應用于一種技術，該技術可以產(chǎn)生眼睛細胞的高分辨率圖像。他們報告說，有了人工智能，成像速度提高了100倍，圖像對比度提高了3.5倍。他們說，這一進展將為研究人員提供更好的工具來評估與年齡相關的黃斑變性(AMD)和其他視網(wǎng)膜疾病。

“人工智能有助于克服視網(wǎng)膜成像細胞的一個關鍵限制，那就是時間，”美國國立衛(wèi)生研究院國家眼科研究所臨床和轉化成像部門負責人Johnny Tam博士說。

Tam正在開發(fā)一種稱為自適應光學(AO)的技術，以改進基于光學相干斷層掃描(OCT)的成像設備。像超聲波一樣，OCT是非侵入性的、快速的、無痛的，是大多數(shù)眼科診所的標準設備。

用AO-OCT成像RPE細胞帶來了新的挑戰(zhàn)，包括一種叫做斑點的現(xiàn)象。斑點對AO-OCT的干擾就像云對航空攝影的干擾一樣。在任何給定時刻，圖像的某些部分都可能被遮擋。管理斑點有點類似于管理云覆蓋。研究人員在很長一段時間內反復對細胞進行成像。隨著時間的推移，斑點移動，這使得細胞的不同部分變得可見。然后，科學家們進行了一項費力而耗時的任務，將許多圖像拼湊在一起，以創(chuàng)建無斑點的RPE細胞圖像。

Tam和他的團隊開發(fā)了一種新的基于人工智能的方法，稱為并行判別器生成狀語網(wǎng)絡(P-GAN)——一種深度學習算法。通過向P-GAN網(wǎng)絡提供近6000張人工分析的ao - oct獲取的人類RPE圖像，每張圖像都與其相應的斑點原始圖像配對，團隊訓練網(wǎng)絡識別和恢復斑點模糊的細胞特征。

當在新圖像上進行測試時，P-GAN成功地去斑了RPE圖像，恢復了細胞細節(jié)。通過一次圖像捕獲，它生成的結果與手動方法相當，手動方法需要獲取120張圖像并取平均值。通過各種客觀的性能指標來評估細胞的形狀和結構，P-GAN優(yōu)于其他人工智能技術。NEI臨床和轉化成像部門的博士后Vineeta Das博士估計，P-GAN將成像采集和處理時間縮短了約100倍。P-GAN也產(chǎn)生了更大的對比度，大約比以前高3.5倍。

“自適應光學將基于oct的成像提升到了一個新的水平，”Tam說?！斑@就像從陽臺的座位移動到前排的座位來成像視網(wǎng)膜。有了AO，我們可以在細胞尺度分辨率下揭示3D視網(wǎng)膜結構，使我們能夠放大疾病的早期跡象。

雖然在OCT中添加AO可以提供更好的細胞視圖，但在捕獲后處理AO-OCT圖像所需的時間要比不添加AO的OCT長得多。

Tam的最新研究以視網(wǎng)膜色素上皮(RPE)為目標，RPE是感光視網(wǎng)膜后面的一層組織，支持代謝活躍的視網(wǎng)膜神經(jīng)元，包括光感受器。視網(wǎng)膜排列在眼睛的后部，捕捉、處理并將進入眼睛前部的光轉化為信號，然后通過視神經(jīng)傳遞到大腦?？茖W家們對RPE很感興趣，因為當RPE破壞時，許多視網(wǎng)膜疾病就會發(fā)生。

通過將AI與AO-OCT相結合，Tam認為已經(jīng)克服了使用AO-OCT進行常規(guī)臨床成像的主要障礙，特別是對于傳統(tǒng)上難以成像的影響RPE的疾病。

Tam說:“我們的研究結果表明，人工智能可以從根本上改變圖像的捕捉方式。”“我們的P-GAN人工智能將使AO成像更容易用于常規(guī)臨床應用，以及旨在了解致盲性視網(wǎng)膜疾病的結構、功能和病理生理的研究。將人工智能視為整個成像系統(tǒng)的一部分，而不是僅在捕獲圖像后才應用的工具，這是人工智能領域的范式轉變。

來源：AAAS

亞氯酸鈉（Sodium hypochlorite，化學式：NaClO）是一種無色或淡黃色液體，常用作漂白劑和消毒劑。以下是亞氯酸鈉的一些化學性質：

1. 氧化性：亞氯酸鈉是一種氧化性化合物，能夠與許多物質發(fā)生氧化反應。

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3. 消毒性：亞氯酸鈉具有較強的殺菌消毒作用，可用消毒水源、池塘和水處理。

4. 漂白性：亞氯酸鈉可用作漂白劑，能夠將許多染料和有機物氧化漂白。

5. 不穩(wěn)定性：亞氯酸鈉在陽光照射下會逐漸分解，所以需要存放在暗處，避免陽光直射。

需要注意的是，亞氯酸鈉是一種腐蝕性較強的化學物質，在處理和使用時應采取適當?shù)姆雷o措施。同時，避免與酸性物質或易燃物質接觸，以免引發(fā)危險反應。