Un cip AI inovator detectează disfuncția glandelor meibomiene în câteva milisecunde
O echipă de cercetare de la Peking Union Medical College Hospital și Universitatea Tsinghua a dezvoltat un cip optic AI compact capabil să identifice disfuncția glandelor meibomiene (MGD), o cauză majoră a bolii ochiului uscat, cu o precizie de peste 96% prin analizarea semnăturilor spectrale ale țesutului.
Publicat în PhotoniX, studiul ilustrează o nouă abordare în diagnosticul ocular prin integrarea unei rețele neuronale convoluționale spectrale (SCNN) bazate pe metasurface direct în senzorul de imagistică, permițând captarea informațiilor biochimice într-o singură măsurare.
MGD reprezintă principala cauză a ochiului uscat evaporativ, o afecțiune care afectează sute de milioane de oameni la nivel mondial. Această tulburare apare atunci când glandele care secretă lipide din pleoape devin obstrucționate sau disfuncționale, destabilizând filmul lacrimal. Metodele actuale de diagnosticare se bazează în mare parte pe observații clinice și teste funcționale, care pot fi subiective și pot să nu detecteze boala în stadiile incipiente. Instrumentele de imagistică, cum ar fi meibografia, oferă informații structurale, dar nu captează schimbările moleculare sau compoziționale din țesutul glandular.
Pentru a aborda această lacună, cercetătorii au conceput un cip optic miniaturizat capabil să extragă caracteristici spectrale la punctul de detecție. Dispozitivul integrează o matrice densă de filtre metasurface pe un senzor CMOS. Fiecare filtru modulaează selectiv lumina care intră, permițând sistemului să efectueze calcule optice în timpul achiziției imaginii, în loc de prelucrarea digitală ulterioară. Această arhitectură permite măsurarea spectrală și extragerea caracteristicilor să aibă loc simultan, generând o hartă completă a caracteristicilor spectrale în câteva zeci de milisecunde. Spre deosebire de sistemele convenționale de imagistică hiperspectrală, care necesită scanare mecanică și timpi de achiziție de ordinul secundelor.
Grupul de cercetare a aplicat sistemul pe secțiuni de țesut patologic de la persoane cu și fără MGD, identificând diferențe între grupuri în funcție de lungimea de undă. În domeniul vizibil, probele MGD au prezentat răspunsuri spectrale mai mari, consistente cu schimbările în proprietățile optice legate de hemoglobină, ceea ce poate reflecta inflamația sau microcirculația alterată. În domeniul infraroșu apropiat, regiunile glandelor au arătat semnale modificate asociate cu compoziția lipidică și structura țesutului. Aceste caracteristici spectrale au fost, de asemenea, corelate cu indicatorii clinici ai severității bolii, sugerând o relevanță potențială pentru evaluarea obiectivă.
Folosind aceste caracteristici spectrale pentru clasificare, modelul bazat pe SCNN a obținut o precizie medie de diagnosticare de 96,22%, comparabilă cu imagistica hiperspectrală convențională și semnificativ mai mare decât modelele bazate pe imagini RGB standard. Spre deosebire de imagistica RGB, care captează doar culoarea și morfologia, abordarea spectrală oferă acces la informații biochimice, contribuind la o performanță de discriminare îmbunătățită. Pe lângă precizie, cipul oferă un avantaj semnificativ în ceea ce privește viteza, cu timpi de achiziție reduși cu ordine de magnitudine comparativ cu sistemele bazate pe scanare.
Cipul este fabricat prin procese compatibile CMOS și are o dimensiune compactă, sugerând un potențial de integrare în dispozitivele de imagistică clinică, cum ar fi microscopul cu fanta. Cu dezvoltări ulterioare, abordarea ar putea permite evaluarea rapidă, obiectivă și cantitativă a funcției glandelor meibomiene în timpul examinării oculare de rutină.
