洛杉矶，4月10日(新华社)——美国国立卫生研究院(NIH)周三表示，美国国立卫生研究院(NIH)的研究人员已经应用人工智能(AI)来改善下一代眼后细胞成像。
研究人员表示，有了人工智能，成像速度提高了100倍，图像对比度提高了3.5倍。
他们说，这一进展将为研究人员提供更好的工具来评估与年龄相关的黄斑变性和其他视网膜疾病。
美国国立卫生研究院国家眼科研究所临床和转化成像部门负责人约翰尼·谭说:“人工智能有助于克服视网膜成像细胞的一个关键限制，那就是时间。”
Tam正在开发一种称为自适应光学(AO)的技术，以改进基于光学相干断层扫描(OCT)的成像设备。像超声波一样，OCT是非侵入性的、快速的、无痛的，是大多数眼科诊所的标准设备。
Tam和他的团队开发了一种新的基于人工智能的方法，称为并行判别器生成状语网络(P-GAN)——一种深度学习算法。
通过向P-GAN网络提供近6000张人工分析的ao - oct获取的人类视网膜色素上皮(感光视网膜后面的一层组织)图像，每个图像都与其相应的斑点原始图像配对，团队训练网络识别和恢复斑点模糊的细胞特征。
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