高光谱成像技术和人工智能技术如何改变阿尔茨海默氏症的诊断

苏菲Lemmens,^a、b谎言De Groef^cWouter查理,^dMurali Jayapala^dJan Theunis^e欣然地卫星,^c帕特里克·德·boeve^f和Ingeborg stalman^a、b

^一个KU鲁汶,生物医学科学组,神经科学,研究小组眼科,Herestraat 49岁,3000年,比利时的鲁汶
^b鲁汶大学医院是乌斯眼科学系Herestraat 49岁,3000年,比利时的鲁汶
^c神经电路开发和再生研究小组,KU鲁汶,比利时
^d光谱成像技术研究小组,imec,比利时
^e卫生单元,维托,比利时
^f卓越中心微生物系统技术、比利时安特卫普大学环境科学中心,特大学、比利时

DOI:https://doi.org/10.1255/sew.2021.a26
©2021年作者
发表在Creative Commons BY-NC-ND执照

在最近的一次多学科研究涉及39岁患者,潜在的视网膜成像技术诊断阿尔茨海默病的研究。一个易于使用的快照camera-16高光谱谱带460 nm和620 nm之间10 nm带宽是用来量化的淀粉积累,而光学相干断层扫描允许视网膜神经纤维层的厚度进行评估。专用的图像预处理和机器学习识别老年痴呆症患者和健康者之间。最好的结果,当高光谱和10月数据的总和。

阿尔茨海默病和生物标志物

今天,阿尔茨海默病(AD)的诊断是基于(组合)三个生物标记:淀粉样β蛋白(Aβ)和tau蛋白质积累和神经退化参数。¹组装的数据执行正电子发射断层扫描或分析脑脊液;都是昂贵的和/或侵入性程序。一个负担得起的和非侵入性的诊断测试这些生物标志物是可取的。

眼睛是大脑和脊髓的密切相关。因此,它提供了一个独特的窗口进入中枢神经系统。一个研究路线对非侵入性诊断广告聚焦于视网膜检查。在转基因小鼠模型的广告,Aβ积累和观察斑块在视网膜之前出现在大脑。²广告的病人中有越来越多的证据的出现广告在视网膜疾病特征。³不同的成像技术正在研究相关检测视网膜变化Aβ存在,在活的有机体内。这些技术之一是视网膜成像高光谱波长460 nm和570 nm之间是最有趣的。^4、5事后研究动物和人类的视网膜,和在活的有机体内啮齿动物的研究,表明视网膜成像高光谱可以检测光谱变化可能导致的视网膜Aβ骨料的存在。^4、6视网膜成像高光谱,然而,并不直接想象视网膜Aβ沉积,但记录光谱的转变在波长460 nm和570 nm之间可以解释的存在视网膜蛋白质聚合的存款在某些阶段,鉴于粒径之间的关系和不同类型的光散射。

一个重要的神经退行性变的生物标志物,的眼睛,是稀疏的视网膜神经纤维层。这可以研究了光学相干断层扫描(OCT)。这种非侵入性和高分辨率视网膜产生截面的工具。⁷

从6月到2019年9月,39岁的患者进行的一项研究在比利时鲁汶大学眼科医院是乌斯(图1和图2)。十七记忆诊所的患者是乌斯鲁汶10 clinically-probable广告和7 biomarker-proven广告。同时,22控制纳入研究。

图1所示。病人接受检查使用视网膜高光谱成像和光学相干断层扫描。

图2。研究设置。

高光谱影像的淀粉样蛋白量化的视网膜

高光谱视网膜成像进行快照照相机从XIMEA (SNm4x4 VIS),连接到一个C-mount tl - 230 t中继透镜从Topcon Topcon TRC-50DX眼底相机。

的核心XIMEA相机imec的高光谱传感器。传感器标准CMOS 1088×2048像素图像传感器作为基础与马赛克图案的高光谱过滤器在上面进行后期处理。这个专门设计可以获得的空间和光谱数据在一个捕捉不需要扫描。⁸4×4成像像素组合成高光谱与16像素光谱波段10 nm的带宽460 nm和620 nm之间。

0.2毫秒的曝光时间,50°的视野,没有背景照明被用来获取图像。患者接受低到中等强度的一个短的闪光而专注于外部固定光。

相对反射率计算为每个高光谱图像。此外,血管被高光谱图像采用不同的高斯函数过滤整个灰度图像。最后,四个区域(roi)的利益为标准化的目的,定义基于视神经盘的中心(图3)。这种策略是一个折中考虑整个视网膜,稀释的风险可能弱Aβ信号,考虑大量的区域,检测随机效应的风险。

图3。左:四个区域的利益被定义:上级1 (S1),高级2 (S2),差1 (I1)伪劣2 (I2)。图中绿色部分是用于分析,与视网膜血管图像减去。右:意思是光谱在感兴趣的四个区域。阴影区域表示平均值±标准错误的意思。

光学相干断层扫描想象视网膜神经纤维层厚度

从Optovue RT-vue XR两代情被用来执行10月分析和计算视网膜神经纤维厚度。这样做是超过360°和每个象限。

机器学习,使用HSI和10月数据

分类模型是基于线性判别分析(LDA)。模型训练使用scikit-learn库(版本0.21.3)在一个Python编程语言的环境中。

对于每一个感兴趣的区域,两个分类器的输入配置进行评估:一个由正常的高光谱数据,结合正常高光谱数据和光学相干断层扫描功能。

结果

由此产生的模型可以区分广告主题和控制的精度约75%在一个嵌套分析交叉验证。从下图中所示的四个配置,最好的一个(I2 + RNFL),训练和评估,导致曲线下面积为0.74(95%可信区间[0.60,0.89])(图4)。高光谱信息出现在图像分类结果的主要因素。分类精度提高了包括10月数据。⁹

图4。左:平均接收操作特征(ROC)曲线在所有内部循环交叉验证运行配置。右:平均ROC曲线对所有外层循环交叉验证I2 + RNFL配置运行,显示内循环的最佳性能。

结论

双模成像方法利用高光谱和10月数据导致一个成功的概念验证检测淀粉样β蛋白变化的老年痴呆症患者的视网膜。数据被用来训练模型可以区分AD患者控制准确率达到了80%。模型的精度提高10月添加数据时,视网膜神经纤维层厚度的测量。

本研究显示使用视网膜成像技术的潜力,基于高光谱成像,非侵入性,快速和低成本的诊断测试比现有的广告。快照照相机在这项研究中的应用是特别有趣,因为空间和光谱信息可以获得在一个,可以实现实时的数据采集。这是基本处理眼部运动,和这个应用程序的关键驱动因素。

未来的研究需要更多的患者确认这项初步研究的结果。

确认

本研究进行了框架的欣赏项目(阿尔茨海默病检测使用多通道成像视网膜)并通过任务清醒资助项目(https://www.missionlucidity.com)。

苏菲Lemmens的博士共同由维托和KU鲁汶。

这部分研究工作一直在共同的背景下被授予的先驱项目吸引财团,收到了来自欧盟的资金地平线2020研究和创新计划(2014 - 2020)。bdapp官方下载安卓版

进一步,研究通过资助JNPD格兰特Umea大学和墨尔本大学,和通过联合博士计划KU鲁汶和墨尔本大学。

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