מחקרים מבוססי אוכלוסייה הראו שהפרעות ברשתית הן הגורם השכיח ביותר לעיוורון בלתי הפיך במדינות מפותחות והגורם השני בשכיחותו לעיוורון לאחר קטרקט במדינות מתפתחות. טכניקות הדמיה רפואיות הן המפתח לגילוי מוקדם של הפרעות ברשתית, אך הטכנולוגיה הזמינה כיום מציבה אתגרים רבים עבור המתרגלים.
כדי לשפר את המהירות והדיוק של אבחונים של הפרעות ברשתית, קבוצת חוקרים מאוניברסיטת שיאן ג'יאוטונג-ליברפול (XJTLU) ו-VoxelCloud Inc. בסין, הציגה טכניקת הדמיה רפואית מונעת בינה מלאכותית – DualStreamFoveaNet (DSFN) כדי לתת מענה אתגרי ההדמיה הנוכחיים.
לטכניקת ההדמיה החדשה שלנו, DSFN, יש פוטנציאל לסייע באבחון מהיר ומדויק של הפרעות ברשתית. יש לו גם פוטנציאל לשימוש במצבים רפואיים אחרים הדורשים אבחון מחלה מבוסס מבנה אנטומי. למשל בבדיקת סרטן ריאות".
ד"ר סיפן סונג, בוגרת דוקטורט מבית הספר לבינה מלאכותית ומחשוב מתקדם של XJTLU ומחברת הראשונה של המחקר
DSFN משלב תמונות רשתית עם מידע התפלגות כלי דם כדי לאתר במדויק את הפובאה – שקע בחלק האחורי של העין שבו חדות הראייה היא הגבוהה ביותר – בתרחישים קליניים מורכבים.
ד"ר סיפאן סונג אומר: "לוקליזציה מדויקת של הפובה מאפשרת לאנשי מקצוע רפואיים לזהות סימנים מוקדמים של מחלות עיניים, כגון שינויים זעירים או משקעים באזור המקולרי המקיף את הפובה. זה עוזר לעקוב באופן קבוע אחר התקדמות המחלה, להעריך את היעילות של טיפול, או להתאים תוכניות טיפול, ויכול למנוע הפרעות ברשתית המובילות לאובדן ראייה בלתי הפיך.
"עם זאת, לטכניקות ההדמיה הרפואיות הנוכחיות לזיהוי מיקום פובה יש מגבלות רבות."
ד"ר סונג מסביר כי עוצמת הצבע של רקמת הרשתית שמסביב הופכת את המראה הכהה של ה-fovea לבלתי ניתן להבחין ברקע הרשתית, שמסתיר עוד יותר על ידי מחלות רשתית.
הוא מדגיש שתנאי תאורה נמוכים ומיקומי פוווה לא סטנדרטיים במהלך הצילום מאתגרים עוד יותר את לוקליזציה המדויקת של fovea.
"תמונות מטושטשות ולא מוארות מקשות על חזות החלק האחורי של העין ועלולות להוביל לאבחון שגוי. ה-DSFN עוזר להתגבר על רבים מהאתגרים הללו", מוסיף ד"ר סונג.
ד"ר סונג מסביר שהעיצוב של DSFN מפחית עלויות חישוב תוך שמירה על דיוק גבוה, מה שהופך אותו למתאים יותר ולזול יותר ליישום בסביבות קליניות.
"עלויות חישוב נמוכות יותר מלוות במהירויות עיבוד מהירות יותר, מה שמאפשר לרופאים לקבל תוצאות אבחון מהר יותר ומאפשרות עדכוני מודל ואיטרציות מהירים יותר שמובילים לחיזוי מדויק יותר של מחלות עיניים", אומר ד"ר סונג.
ד"ר סונג הוא חוקר פוסט-דוקטורט העובד בבית הספר לרפואה של הרווארד ובבית החולים הכללי של מסצ'וסטס.
