Сканер и искусственный интеллект используются для оценки тяжести заболевания у диабетиков
Исследователи использовали неинвазивный метод высокого разрешения для получения изображений крошечных кровеносных сосудов под кожей диабетиков и использовали алгоритм искусственного интеллекта для формулирования «балла», который можно использовать для определения тяжести заболевания. Как только технология станет портативной, ее можно будет использовать для мониторинга эффективности лечения.
Микроангиопатия, при которой стенки капилляров становятся настолько прочными, что замедляют кровоток, является одним из основных осложнений диабета. Она может поражать многие органы тела, включая кожу.
Исследователи из Мюнхенского технического университета (TUM) разработали метод получения детальных изображений кровеносных сосудов под кожей диабетиков и использовали искусственный интеллект для количественного определения тяжести состояния.
Оптоакустическая визуализация использует световые импульсы для генерации ультразвука внутри тканей. Небольшие расширения и сокращения тканей, окружающих молекулы, которые сильно поглощают свет, создают сигналы, которые регистрируются датчиками и преобразуются в изображения с высоким разрешением.
Белок-переносчик кислорода гемоглобин является одной из таких светопоглощающих молекул, и, поскольку он сконцентрирован в кровеносных сосудах, оптоакустическая визуализация позволяет получить подробные изображения сосудов, которые не могут получить другие неинвазивные методы. Более того, это быстро и не использует радиацию.
Здесь исследователи разработали особый метод оптоакустической визуализации, названный RSOM, сокращенно от оптоакустической мезоскопии с растровым сканированием (raster-scan optoacoustic mesoscopy), который может получать данные на разных глубинах кожи одновременно до глубины 1 мм.
«Другие оптические методы не достигают глубины и детализации, достигнутых RSOM», — сказал Ангелос Карлас, ведущий автор исследования.
Исследователи использовали RSOM для получения изображений кожи на ногах 75 диабетиков и контрольной группы из 40 человек, а также использовали алгоритм искусственного интеллекта для выявления клинически значимых характеристик, связанных с осложнениями диабета.
Они составили список из 32 особенно значительных изменений микроциркуляторного русла кожи, включая диаметр кровеносных сосудов и количество их ветвей.
Ученые заметили, что количество сосудов и ветвей в дермальном слое у диабетиков уменьшается, но увеличивается в эпидермисе, ближе к поверхности кожи.
Собрав 32 характеристики, они рассчитали “оценку микроангиопатии”, связывающую состояние мелких кровеносных сосудов кожи и тяжесть диабета.
«Благодаря RSOM мы теперь можем количественно описывать последствия диабета», — сказал Василис Нциахристос, соавтор исследования. «Благодаря появляющейся возможности сделать RSOM портативным и экономически эффективным, эти результаты открывают новый способ непрерывного мониторинга состояния больных – более 400 миллионов человек по всему миру. В будущем, благодаря быстрым и безболезненным обследованиям, для определения того, дает ли терапия эффект, потребуется всего несколько минут, даже в домашних условиях».
Исследование было опубликовано в журнале Nature Biomedical Engineering.