Segmentation of Retinal Low-Cost Optical Coherence Tomography Images using Deep Learning
تقدم هذه الورقة إطار عمل للتعلم العميق يستخدم شبكة عصبية تلافيفية (CNN) مدمجة مع مشفر تلقائي تلافي للضجيج تلافي (CDAE) لتقسيم هياكل الشبكية الكلية وانفصالات الظهارة الصبغية بدقة في صور التصوير المقطعي للاتساق البصري (OCT) حديثة ومنخفضة التكلفة ذات المجال الكامل، مما يتيح التشخيص المؤتمت بمساعدة الكمبيوتر للمراقبة المنزلية للتنكس البقعي المرتبط بالعمر.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/). هذا شرح مولَّده بالذكاء الاصطناعي للبحث أدناه. لم يكتبه المؤلفون ولم يصادقوا عليه. وللتحقق من الدقة التقنية، يرجى الرجوع إلى البحث الأصلي. اقرأ إخلاء المسؤولية الكامل
الصورة الكبيرة: لماذا نحتاج إلى هذا؟
تخيل أن عينيك تشبهان كاميرا عالية الجودة. بمرور الوقت، يمكن أن تتضرر "عدسة" الكاميرا (البقعة الصفراء)، وهي حالة تسمى التنكس البقعي المرتبط بالسن (AMD). هذا يجعل من الصعب رؤية الوجوه أو قراءة النصوص.
لإصلاح ذلك، يحتاج الأطباء إلى فحص الكاميرا باستمرار. يستخدمون ماسحًا ضوئيًا خاصًا يسمى OCT (التصوير المقطعي للتماسك البصري)، والذي يلتقط صورًا ثلاثية الأبعاد لداخل عينك. فكر في الأمر كأنه فحص بالأشعة المقطعية لشبكية العين.
المشكلة:
في الوقت الحالي، يتعين عليك الذهاب إلى عيادة الطبيب للحصول على هذه الفحوصات. لكن مرض (AMD) يمكن أن يتغير بسرعة. الانتظار لأسابيع أو أشهر بين الزيارات يشبه محاولة إصلاح إطار سيارة مثقوب عبر فحصه مرة واحدة فقط في الشهر — قد تفوتك المشكلة حتى فوات الأوان.
الحل:
يريد العلماء تزويد المرضى بماسح ضوئي (OCT) منخفض التكلفة للاستخدام المنزلي (يسمى SELF-OCT). بهذه الطريقة، يمكنك مسح عينيك يوميًا، تمامًا مثل قياس ضغط الدم.
العقبة:
الماسح المنزلي رخيص وصغير الحجم، لذا فإن الصور التي يلتقطها تكون "محببة" ومليئة بالتشويش (الضجيج)، على عكس الصور شديدة الوضوح التي تنتجها الأجهزة الغالية في المستشفيات. أيضًا، إذا حركت يدك ولو قليلاً أثناء المسح، تصبح الصورة مشوشة (عيوب الحركة).
هدف الورقة البحثية:
أراد الباحثون بناء عقل كمبيوتر ذكي (التعلم العميق) يمكنه النظر إلى هذه الصور المنزلية المحببة والمهتزة ورسم الخطوط حول الأجزاء المهمة من العين تلقائيًا، حتى عندما تبدو الصورة سيئة للغاية.
نظام "العقل الذكي" المكون من خطوتين
بنى الباحثون نظامًا يتكون من جزأين متميزين، يعملان معًا مثل فريق مكون من رسام تخطيطي وخبير ترميم.
الخطوة 1: الرسام التخطيطي (3D U-Net)
أولاً، استخدموا نوعًا من الذكاء الاصطناعي يسمى 3D U-Net.
- ماذا يفعل: ينظر إلى الحجم ثلاثي الأبعاد لمسح العين ويحاول تلوين كل بكسل بدقة. هو يقرر: "هذا البكسل هو الشبكية (الأنسجة السليمة)، وهذا البكسل هو PED (فقاعة سوائل خطيرة)، وهذا مجرد خلفية".
- التشبيه: تخيل طفلًا يحاول التلوين داخل الخطوط في كتاب تلوين فوضوي ومليء بالبقع. الطفل (الذكاء الاصطناعي) يقوم بعمل جيد في معظم الأوقات، ولكن لأن الكتاب ملطخ والخطوط باهتة، فإنه أحيانًا يلون خارج الخطوط أو يترك بقعة دون تلوين.
- النتيجة: يحصل على الشكل العام بشكل صحيح، لكن الحواف تكون متعرجة وأحيانًا خاطئة بسبب "الضجيج" في الصورة.
الخطوة 2: خبير الترميم (CDAE)
بما أن الذكاء الاصطناعي الأول ارتكب أخطاءً بسبب جودة الصورة السيئة، فقد أضافوا ذكاءً اصطناعيًا ثانيًا يسمى المشفّر التلقائي لتقليل الضجيج التلافيفي (CDAE).
- ماذا يفعل: تم تدريب هذا الذكاء الاصطناعي على أشكال العين "المثالية". هو يعرف كيف يجب أن تبدو الشبكية السليمة، حتى لو كانت الصورة مشوشة. إنه يعمل مثل محرر الصور أو النحات.
- التشبيه: تخيل أن الرسام التخطيطي سلم رسمته الفوضوية إلى خبير ترميم. يقول الخبير: "أعلم أن هذا الخط يبدو متعرجًا بسبب البقعة، لكني أعلم أن المنحنى يجب أن يكون ناعمًا هنا. دعني أصلحه".
- كيف يعمل: يأخذ الذكاء الاصطناعي الثاني الرسم الفوضوي من الخطوة الأولى، ويتعلم "التشريح" (الشكل الطبيعي للعين)، ويقوم بتنعيم الأخطاء الناتجة عن اليد المهتزة أو الصورة المحببة.
ماذا وجدوا؟
اختبروا هذا النظام على بيانات حقيقية من مرضى استخدموا الماسح المنزلي.
- الشبكية: كان النظام مذهلاً في تحديد الجزء الرئيسي من الشبكية. لقد كان دقيقًا بنسبة 94% تقريبًا. لم يحتج "خبير الترميم" لتغيير الكثير هنا لأن الرسم الأول كان جيدًا بالفعل.
- الـ PED (الفقاعة): كان هذا أصعب بكثير. "الفقاعة" (انفصال الظهارة الصبغية - Pigment Epithelial Detachment) يصعب رؤيتها في المسوحات المنزلية المحببة. نجح النظام في تحديدها بنسبة 60% تقريبًا.
- لماذا هي صعبة؟ قاع الفقاعة مخفي خلف طبقة لامعة جدًا من الخلايد (RPE)، مما يجعلها تبدو مثل الظل في غرفة ضبابية.
- قدرة "الإصلاح": كانت النتيجة الأكثر أهمية هي أن خبير الترميم (CDAE) نجح في إصلاح الأخطاء الناتجة عن الحركة. عندما حرك المريض يده وظهر شريط داكن عبر الصورة، ارتبك الذكاء الاصطنا الأول. لكن الذكاء الاصطناي الثاني نظر إلى "الصورة الكبيرة" لشكل العين وقال: "هذا الشريط وهمي؛ العين تستمر تحت هذا الشريط"، وقام بتصحيح الرسم.
الخلاصة
تثبت هذه الورقة أنه يمكننا استخدام ماسحات ضوئية للعين رخيصة للاستخدام المنزلي لمراقبة أمراض العين الخطيرة، إذا امتلكنا نظام كمبيوتر ذكي لتنظيف الصور الفوضوية.
- بدون الذكاء الاصطناعي: صور الماسح المنزلي مليئة بالضجيج لدرجة لا يمكن الوثوق بها.
- مع الذكاء الاصطناي: يعمل الكمبيوتر كمحرر فائق القدرة، محولًا صورة محببة ومهتزة إلى خريطة طبية موثوقة.
هذا يعني أنه في المستقبل، قد يتمكن المصابون بأمراض العين من مراقبة حالتهم يوميًا من غرف معيشتهم، مما يساعد في اكتشاف المشكلات مبكرًا وإنقاذ بصرهم، وكل ذلك بفضل "رسام تخطيطي" و"خبير ترميم" يعملان معًا داخل جهاز الكمبيوتر.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.