AI-based detection of the optic nerve head central limit of the pigment epithelium in eyes with peripapillary atrophy
تُظهر هذه الدراسة أن خوارزمية التعلم العميق AutoPimd تكتشف بدقة الحد المركزي للظهارة الصبغية للشبكية حول العصب البصري في العيون التي تعاني من ضمور حول العصب البصري باستخدام التصوير المقطعي للتماسك البصري ثلاثي الأبعاد.
البحث الأصلي مرخَّص بموجب CC BY 4.0 (https://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
تخيل أن عينك تشبه كاميرا عالية التقنية، ولكن بدلاً من عدسة بلاستيكية، لديها فيلم حي يتنفس يسمى الشبكية. وفي عمق هذا الفيلم، توجد طبقة خاصة من الطلاء تسمى الظهارة الصبغية الشبكية (RPE). فكر في هذا الطلاء كأنه "الطابق الأرضي" لمشهد عينك؛ فهو الذي يمسك بكل شيء ويحافظ على سلامة الخلاي الحساسة للضوء. وفي منتصف هذا المشهد تماماً، يوجد رأس العصب البصري (ONH)، وهو بمثابة مخرج الكابل الرئيسي حيث تندفع جميع الإشارات البصرية نحو دماغك.
أحياناً، حول مخرج الكابل هذا، يبدأ "الطلاء" في التآكل أو التلاشي. وهذا ما يسمى بالضمور حول العصب البصري (PPA). إنه يشبه ظهور بقعة من الأرض العارية حول قاعدة شجرة. وقد عرف الأطباء منذ زمن طويل أنه إذا أصبحت هذه البقعة العارية كبيرة جداً، فقد يعني ذلك أن الشجرة في خطر (وهذا مرتبط غالباً بحالة تسمى الجلوكوما أو الزرق). لكن الجزء الصعب هنا هو أن "الأرض العارية" ليست عارية حقاً دائماً؛ فأحياناً، لا تزال هناك طبقة رقيقة وغير مرئية من الطلاء مختبئة هناك، وهي فقط رقيقة جداً بحيث لا تراها العين المجردة أو الكاميرات القديمة. ولقياس صحة العين، يحتاج الأطباء إلى معرفة أين يقع الحرف الحقيقي لطبقة الطلاء، وليس فقط أين تنتهي بقعة الأرض العارية الكبيرة. وهنا يأتي دور نوع جديد من "المحقق الرقمي".
المحقق الرقمي والطلاء المتلاشي
في هذه الدراسة، طرح فريق من الباحثين من جامعة أوبسالا في السويد سؤالاً بسيطاً ولكنه حاسم: هل يمكن لبرنامج كمبيوتر ذكي، تم تدريبه ليكون محققاً رقمياً، أن يجد الحافة الحقيقية لطبقة الطلاء المخفية في العيون التي بدأ فيها الطلاء بالتلاشي؟
المحقق الذي بنوه يسمى AutoPimd. وهو خوارزمية ذكاء اصطناعي (AI) تستخدم "التعلم العميق" — وهي طريقة متطورة تعني أنها تتعلم من خلال النظر إلى آلاف الصور ثلاثية الأبعاد للعيون حتى تفهم الأنماط. ومهمته هي رسم خط حول مركز العصب البصري، وتحديد الحد المركزي للظهارة الصبغية حول العصب البصري (OPCL). يمثل هذا الخط الحافة الداخلية لطبقة الطهارة الصبغية، أي "الطابق الأرضي" للعين.
المشكلة هي أنه في العيون التي تعاني من الضمور حول العصب البصري (PPA)، يبدو المشهد حول العصب فوضوياً. هناك منطقة واسعة ومرئية من الطلاء المتلاشي (منطقة PPA). إذا قمت برسم خط حول الحافة الخارجية لهذه المنطقة الفوضوية يدوياً، فستحصل على دائرة كبيرة. ولكن إذا كان من المفترض أن يجد الذكاء الاصطناعي الحافة الداخلية للطلاء المتبقي، فإن هذه الدائرة يجب أن تكون أصغر بكثير. أراد الباحثون معرفة ما إذا كان الذكاء الاصطناعي سيصاب بالارتباك ويرسم الدائرة الكبيرة (المنطقة الفوضوية) بدلاً من الدائرة الصغيرة والدقيقة (الحافة الفعلية للطلاء).
كيف اختبروا المحقق
لوضع AutoPild تحت الاختبار، جمع الفريق 13 عيناً من 13 شخصاً مختلفاً (8 نساء و5 رجال، تتراوحت أعمارهم بين 51 و93 عاماً) ممن يعانون جميعاً من حالة تلاشي الطلاء هذه. التقطوا صوراً ثلاثية الأبعاد فائقة التفصيل لهذه العيون باستخدام جهاز يسمى OCT (التصوير المقطعي للتماسك البصري)، والذي يعمل مثل الموجات فوق الصوتية للضوء، حيث ينشئ مقطعاً عرضياً لطبقات العين.
إليكم كيف لعبوا اللعبة:
- الخريطة البشرية: نظر خبير بشري إلى الصورة ثلاثية الأبعاد ورسم يدوياً خطاً أزرق حول الحافة الخارجية لمنطقة التلاشي المرئية (منطقة PPA). كانت هذه هي "الدائرة الكبيرة".
- خريطة الذكاء الاصطناعي: رسم برنامج AutoPimd تلقائياً خطاً أصفر حول الحافة الداخلية للظهارة الصبغية المتبقية (OPCL). كانت هذه هي "الدائرة الصغيرة".
- المقارنة: قاموا بحساب المساحة داخل كلا الخطين. إذا كان الذكاء الاصطناعي مرتبكاً واعتقد أن "الدائرة الكبيرة" هي الحافة، فستكون المساحتان متقاربتين جداً في الحجم. ولكن إذا وجد الذكاء الاصطناعي الحافة الداخلية المخفية بشكل صحيح، فإن "الدائرة الكبيرة" (PPA) ستكون أكبر بشكل ملحوظ من "الدائرة الصغيرة" (OPCL).
ماذا وجدوا
كانت النتائج واعدة. وجد الباحثون أن المساحة التي رسمها الذكاء الاصطناعي (OPCL) كانت ثابتة نسبياً وأصغر من المنطقة الفوضوية الكبيرة التي رسمها البشر (PPA). في الواقع، بلغ الفرق بين المساحتين في المتوسط حوالي 3.17 ± 1.96 مم².
فكر في الأمر بهذه الطريقة: إذا كانت المنطقة الفوضوية المتلاشية تشبه بركة كبيرة من الطلاء المسكوب، فقد نجح الذكاء الاصطناعي في تحديد جزيرة صغيرة ومحددة من الطلاء لا تزال موجودة في وسط تلك البركة. حقيقة أن مساحة الذكاء الاصطناعي كانت أصغر باستمرار من "المنطقة الفوضوية" التي رسمها البشر تشير إلى أن الذكاء الاصطناعي لا يخمن الحافة الخارجية للضرر فحسب، بل إنه يحدد بالفعل حدود الظهارة الصبغية المتبقية.
تشير الدراسة إلى أن AutoPimd يقوم بعمل جيد. يبدو أنه قادر على "رؤية" طبقة الطلاء المتبقية حتى عندما تكون رقيقة ومحاطة بالضمور، وذلك على الأرجى من خلال التقاط إشارات دقيقة في الصور ثلاثية الأبعاد قد تفوتها الطرق الأخرى. لاحظ الباحثون أن الذكብ الاصطناعي قد يكون مستخدماً للتباين بين الطلاء المتبقي والأنسجة المحيطة، أو ربما حتى اكتشاف الأوعية الدموية التي تصبح مرئية عندما يتلاشى الطلاء، لتحديد مكان الخط.
الخلاصة
لا تدعي هذه الورقة أن اللغز قد حُل بالكامل أو أن الذكاء الاصطنانا مثالي في كل حالة على حدة. فقد كان هناك بعض التفاوت في أحجام المساحات (± 1.96 مم²)، وهو ما ذكره المؤلفون بأنه ناتج على الأرجح عن اختلاف حجم وشكل "بقعة التلاشي" من عين لأخرى. ومع ذلك، تشير الدراسة بقوة إلى أن أداة الذكاء الاصطناعي الجديدة هذه، AutoPimd، يمكنها العثة بشكل صحيح على الحد المركزي للظهارة الصبغية في العيون التي تعاني من الضمور حول العصب البصري.
في عالم صحة العين، يعد امتلاك محقق رقمي يمكنه العثة بشكل موثوق على حافة طلاء "الطابق الأرضي"، حتى عندما يبدأ في التلاشي، خطوة كبيرة للأمام. وهذا يعني أن الأطباء قد يمتلكون قريباً طريقة أكثر دقة لقياس صحة العصب البصري، مما يساعدهم على رصد المشكلات في وقت مبكر والحفاظ على حدة رؤيتنا.
غارق في أبحاث مجالك؟
تصلك نشرة يومية بأحدث الأبحاث المطابقة لكلماتك البحثية المفتاحية — مع ملخصات تقنية، بلغتك.