美國國立衛生研究院研究人員將人工智能（AI）應用于一項能生成眼睛細胞高分辨率圖像的技術中。新技術使視網膜成像速度提高100倍，圖像對比度提高3.5倍。這一進展將為研究人員評估老年性黃斑變性和其他視網膜疾病提供更佳工具。相關研究發表在最新一期《通訊醫學》雜志上。
這種自適應光學（AO）技術，可用以改進基于光學相干層析成像（OCT）設備。與超聲波一樣，OCT是非侵入性、快速、無痛的，且是大多數眼科診所標配設備。
視網膜色素上皮（RPE）細胞是光敏視網膜后面的一層組織，支持新陳代謝活躍的視網膜神經元。當RPE破裂時，許多視網膜疾病就會發生。
用AO-OCT為RPE細胞成像存在散斑現象。散斑對AO-OCT的干擾就像云層對航空攝影的干擾一樣。在給定時刻，圖像某些部分可能會被遮擋。
為此，研究團隊又開發出一種基于AI的并行鑒別器生成狀語網絡（P-GAN）技術。通過向P-GAN網絡提供近6000張AO-OCT采集的人類RPE圖像，該團隊訓練AI識別和恢復斑點遮擋的細胞特征。
當在新圖像上測試時，P-GAN成功地去除了RPE圖像斑點，恢復了細胞細節。研究人員估計，P-GAN將成像采集和處理時間減少到原來的1%。新技術可以細胞級分辨率顯示3D視網膜結構，放大疾病的早期跡象。
