人工知能（AI）は、より鮮明な画像を生成し、費用のかかる検査を削減することで、目の健康状態を監視する方法に革命をもたらす可能性があります。カンタベリー大学の物理学の上級研究員であるシルウィア・コレンダースカ博士は、光干渉断層撮影（OCT）をより利用しやすくするためにAIを活用することを計画しています。
OCT は、目の健康評価に用いられる光ベースの画像技術です。超音波と似ていますが、光を使った3次元の目の内部画像を作成します。しかし、高解像度のOCT装置は高価なため、多くの研究者や臨床医にとって手が届きません。
Kolenderska博士は、このような高価な装置ではデータ処理が問題になることに気づきました。高品質の画像は生成されますが、これらの画像はすぐには入手できません。生の信号から計算する必要があるため、処理が遅くなります。
Kolenderska博士は、低品質の画像を生成する安価なマシンを改良するチャンスがあると考えました。彼女は、OCT 画像計算の標準アルゴリズムに代わるニューラルネットワーク (データを分析して人間の脳のようにパターンを学習するアルゴリズム) の使用を提案しました。そうすれば、瞬時に鮮明な画像を作成できます。
Kolenderska博士は次のように説明しています。「低解像度の低価格のマシンを購入し、ソフトウェアアップデートのように独自のテクノロジーを適用して、低解像度のデータを、非常に高価なOCTマシンに匹敵する高解像度の画像にすることができます。「将来的には、それをハードウェアにして、USBスティックのようにOCTマシンに接続することも可能になるでしょう。」
AI は異なるデータセット間の関係を見つけるのに非常に優れているため、より堅牢なデータインタープリターとなり、画像計算のプロセスを強化できます。Kolenderska博士は、この画質は現在の画像の最大で6倍も向上する可能性があると考えています。
Kolenderska博士と彼女のチームは、権威あるコンピュータービジョンとパターン認識2024への出席が承認されました。彼らは、このイベントの41年間の歴史の中で、ニュージーランドでわずか10チームのうちの1チームです。コレンダースカ博士は、OCTイメージングの研究をさらに進めるため、2023年のビジネス・イノベーション・雇用省基金から999,999ドルのスマート・アイデア助成金を受け取りました。
