Imágenes de retina de alta resolución con inteligencia artificial – Artículos –.

Imágenes de retina de alta resolución con inteligencia artificial – Artículos –.
Imágenes de retina de alta resolución con inteligencia artificial – Artículos –.

Investigadores de los Institutos Nacionales de Salud aplicaron inteligencia artificial (IA) a una técnica que produce imágenes de alta resolución de las células del ojo. Informan que con la IA, las imágenes son 100 veces más rápidas y el contraste de la imagen mejora 3,5 veces. El avance, dicen, proporcionará a los investigadores una mejor herramienta para evaluar la la degeneración macular relacionada con la edad (DMAE) y otras enfermedades de la retina.

Vineeta Das, Sección de Imágenes Clínicas y Traslacionales de NEI, explica cómo la inteligencia artificial mejora las imágenes de la retina sensible a la luz del ojo.

“La inteligencia artificial ayuda a superar una limitación clave de las células de la retina, que es el tiempo”, dijo Johnny Tam, Ph.D., director de la Sección de Imágenes Clínicas y Traslacionales del Instituto Nacional del Ojo de los NIH.

Tam está desarrollando una tecnología llamada óptica adaptativa (AO) para mejorar los dispositivos de imágenes basados ​​en tomografía coherencia óptica (OCT). Al igual que la ecografía, la OCT es un equipo no invasivo, rápido, indoloro y estándar en la mayoría de las clínicas oftalmológicas.

“El óptica adaptativa “Lleva las imágenes basadas en OCT al siguiente nivel”, afirmó Tam. “Es como pasar de un asiento en el balcón a uno de primera fila para ver la retina. Con AO, podemos revelar estructuras retinianas en 3D con resolución a escala celular, lo que nos permite acercarnos a los primeros signos de la enfermedad”.

Imagen: Johnny Tam, Ph.D., Sección de Imágenes Clínicas y Traslacionales de NEI.

Al agregar óptica adaptativa (AO) a tomografía coherencia óptica (OCT) proporciona una visión mucho mejor de las células; el procesamiento de imágenes AO-OCT una vez capturadas lleva mucho más tiempo que la OCT sin AO.

El último trabajo de Tam se centra en epitelio pigmentario de la retina (RPE), una capa de tejido detrás de la retina sensible a la luz que soporta las neuronas retinianas metabólicamente activas, incluidos los fotorreceptores. La retina recubre la parte posterior del ojo y captura, procesa y convierte la luz que ingresa por la parte frontal del ojo en señales que luego transmite a través del nervio óptico al cerebro. Los científicos están interesados ​​en el EPR porque muchas enfermedades de la retina ocurren cuando el EPR se deteriora.

Ilustración del ojo que muestra la ubicación de la retina y su epitelio pigmentario retiniano (EPR).

Una vista de arriba hacia abajo de células del EPR cultivadas en laboratorio vistas con microscopía de alta resolución. A diferencia de la AO-OCT, que se realiza en una persona despierta, esta imagen se creó con tejido preservado. Crédito: Kapil Bharti, Instituto Nacional del Ojo.

La obtención de imágenes de células del EPR con AO-OCT plantea nuevos desafíos, incluido un fenómeno llamado moteado. Las manchas interfieren con AO-OCT de la misma manera que las nubes interfieren con la fotografía aérea. En cualquier momento, algunas partes de la imagen pueden quedar oscurecidas. Gestionar puntos es similar a gestionar la cobertura de nubes. Los investigadores obtienen imágenes repetidas de las células durante un largo período de tiempo. A medida que pasa el tiempo, la mota cambia, permitiendo que diferentes partes de las células se vuelvan visibles. Luego, los científicos emprenden la laboriosa y lenta tarea de unir muchas imágenes para crear una imagen sin manchas de las células del EPR.

 
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