美国国立卫生研究院研究人员将人工智能（AI）应用于一项能生成眼睛细胞高分辨率图像的技术中。新技术使视网膜成像速度提高100倍，图像对比度提高3.5倍。这一进展将为研究人员评估老年性黄斑变性和其他视网膜疾病提供更佳工具。相关研究发表在最新一期《通讯医学》杂志上。
这种自适应光学（AO）技术，可用以改进基于光学相干层析成像（OCT）设备。与超声波一样，OCT是非侵入性、快速、无痛的，且是大多数眼科诊所标配设备。
视网膜色素上皮（RPE）细胞是光敏视网膜后面的一层组织，支持新陈代谢活跃的视网膜神经元。当RPE破裂时，许多视网膜疾病就会发生。
用AO-OCT为RPE细胞成像存在散斑现象。散斑对AO-OCT的干扰就像云层对航空摄影的干扰一样。在给定时刻，图像某些部分可能会被遮挡。
为此，研究团队又开发出一种基于AI的并行鉴别器生成状语网络（P-GAN）技术。通过向P-GAN网络提供近6000张AO-OCT采集的人类RPE图像，该团队训练AI识别和恢复斑点遮挡的细胞特征。
当在新图像上测试时，P-GAN成功地去除了RPE图像斑点，恢复了细胞细节。研究人员估计，P-GAN将成像采集和处理时间减少到原来的1%。新技术可以细胞级分辨率显示3D视网膜结构，放大疾病的早期迹象。
美国国立卫生研究院研究人员将人工智能（AI）应用于一项能生成眼睛细胞高分辨率图像的技术中。新技术使视网膜成像速度提高100倍，图像对比度提高3.5倍。这一进展将为研究人员评估老年性黄斑变性和其他视网膜疾病提供更佳工具。相关研究发表在最新一期《通讯医学》杂志上。
这种自适应光学（AO）技术，可用以改进基于光学相干层析成像（OCT）设备。与超声波一样，OCT是非侵入性、快速、无痛的，且是大多数眼科诊所标配设备。
视网膜色素上皮（RPE）细胞是光敏视网膜后面的一层组织，支持新陈代谢活跃的视网膜神经元。当RPE破裂时，许多视网膜疾病就会发生。
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为此，研究团队又开发出一种基于AI的并行鉴别器生成状语网络（P-GAN）技术。通过向P-GAN网络提供近6000张AO-OCT采集的人类RPE图像，该团队训练AI识别和恢复斑点遮挡的细胞特征。
当在新图像上测试时，P-GAN成功地去除了RPE图像斑点，恢复了细胞细节。研究人员估计，P-GAN将成像采集和处理时间减少到原来的1%。新技术可以细胞级分辨率显示3D视网膜结构，放大疾病的早期迹象。
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