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人工智慧眼科檢查可及早診斷帕金森氏症

人工智慧眼科檢查可及早診斷帕金森氏症
  • 使用人工智慧的眼科檢查可以更早發現帕金森氏症(PD)。 

  • 此方法使用機器學習根據眼睛視網膜脈管系統的變化對 PD 進行分類。 

  • 目前的診斷是基於震顫、肌肉僵硬和平衡受損等症狀; 這種方法的問題是大腦已經受到嚴重傷害或損壞。

這篇文章發佈在 eurekalert.org 上: 

在北美放射學會 (RSNA) 年會上發表的研究表明,簡單的眼科檢查與強大的人工智慧 (AI) 機器學習技術相結合可以早期發現帕金森氏症。

帕金森氏症是一種中樞神經系統進行性疾病,影響著全世界數百萬人。 診斷通常基於震顫、肌肉僵硬和平衡受損等症狀,但這種方法有很大的限制。

該研究的主要作者、生物醫學工程博士馬克西米利安·迪亞茲(Maximillian Diaz) 說:「這種方法的問題在於,患者通常只有在長期進展並對多巴胺腦神經元造成嚴重損傷後才會出現症狀。” 佛羅裡達州蓋恩斯維爾佛羅裡達大學的學生。 “這意味著我們是在疾病過程的晚期診斷患者。”

疾病進展的特徵是神經細胞衰退,使視網膜壁(眼球後部的組織層)變薄。 此疾病也會影響視網膜的微觀血管或微脈管系統。 這些特徵提供了利用人工智慧的力量來檢查眼睛影像以查找帕金森氏症跡象的機會。

在這項新研究中,迪亞茲與研究生田建橋和佛羅裡達大學神經學家阿道夫·拉米雷斯-薩莫拉醫學博士合作,在J. Crayton Pruitt 生物醫學工程智能醫療信息學系主任Ruogu Fang 博士的指導下學習和評估實驗室(SMILE)。

研究人員部署了一種自 1989 年以來就出現的稱為支援向量機 (SVM) 學習的人工智慧。他們使用帕金森氏症患者和對照參與者的眼後部圖片來訓練 SVM 來檢測影像上的跡象暗示有疾病。

結果表明,機器學習網絡可以根據視網膜脈管系統對帕金森氏症進行分類,其關鍵特徵是較小的血管。 所提出的方法進一步支持了可以在眼睛中觀察到大腦生理學變化的觀點。

迪亞茲說:“這項研究最重要的一個發現是,可以通過眼睛的基本圖像來診斷腦部疾病。” “這與傳統方法非常不同,傳統方法通過查看不同的大腦圖像來發現大腦問題。”

Diaz 指出,那些採用 MRI、CT 和核子醫學技術的傳統影像方法可能非常昂貴。 相較之下,新方法使用基本攝影和眼科診所常用的設備來獲取影像。 這些影像甚至可以透過具有特殊鏡頭的智慧型手機拍攝。

「這只是一張簡單的眼睛圖片,不到一分鐘就可以完成,而且設備的成本比 CT 或 MRI 機器低得多,」迪亞茲說。 “如果我們能夠每年進行一次篩檢,那麼我們希望能夠更快地發現更多病例,這可以幫助我們更好地了解這種疾病並找到治療方法或減緩進展的方法。”

迪亞茲說,這種方法也可能應用於識別影響大腦結構的其他疾病,例如阿茲海默症和多發性硬化症。

這項研究已在北美放射學會 (RSNA) 年會發表。



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