Новый метод анализа медицинских изображений глубоких тканей использует искусственные нейронные сети для уменьшения фонового шума, предоставляя практикующим врачам более четкое и резкое изображение глубоких тканей, чем это доступно в настоящее время.
Флуоресцентная визуализация в ближнем инфракрасном диапазоне (NIR) — это инструмент, используемый для визуализации сосудистых структур и лимфатических систем в тканях. Для живых испытуемых этот процесс называется NIR-I или NIR level one. Он запускает отдельные протоны в область тела, содержащую биосовместимый контрастный краситель, обычно индоцианиновый зеленый (ICG), который затем флуоресцирует и выявляет структуру, в которой находится краситель. Это полезно, например, при мониторинге роста опухоли или при диагностике различных видов рака.
Для получения изображений неживой ткани более глубокий зонд под названием NIR-IIb использует контрастные материалы, содержащие квантовые точки PbS / CdS. NIR-IIb позволяет получить более четкое изображение, но эти контрастные вещества не одобрены для использования людьми. Целью этого исследования, проведенного Чжораном Ма и группой исследователей из Стэнфордской лаборатории доктора Хунцзе Дая, было достижение четкости изображения NIR-IIB с использованием только агентов, одобренных для процедур NIR-I, или безопасных для человека, Одобренные FDA контрастные вещества.
Чтобы уменьшить рассеяние света в биосовместимых красителях, которые вызывают малую глубину изображения, низкий контраст и плохую четкость изображений NIR-I, исследователи обучили искусственную нейронную сеть устранению шума, увеличению контрастности и, в конечном итоге, достижению «изображения, близкого к истине». » Для этого искусственной нейронной сети было предоставлено 2800 изображений мышей in vivo; изображения NIR-I пропускались через сеть, а затем исследователи сравнивали их с изображениями тех же мышей в NIR-IIb . Благодаря ряду усовершенствований искусственная нейронная сеть смогла улучшить изображение NIR-I до 85% качества изображения NIR-IIb.
Загрузка...
