科学家开发AI平台来评估血管异常和眼病

来自南洋科技大学，新加坡（NTU新加坡），布朗大学和马萨诸塞技术研究所（麻省理工学院）的国际科学家队开发了一个人工智能（AI）平台，可以在系统中使用一天，以评估血管疾病，其特征在于血管异常情况。

ai-powered平台将机器学习和专门设计的微流体芯片结合在一起的2D视频图像分析血流量和物理法律的应用，推断如何血液在3d中流动。在测试中，它准确地预测血流特性，例如速度，压力和剪切应力，这是血流在血管壁上施加的应力。

精确确定这些特征的能力可能是对临床医生检测和跟踪血管疾病进展的关键支持，因为平台可以点的异常（例如血流速度或剪切应力的突然变化）可能表明存在或血管疾病的进展。

从NTU总裁兼卓长的大学教授Subra Suresh，Brown教授乔治·埃卡尼亚迪克斯和MIT首席研究科学家和NTU访问教授Ming Dao的研究团队的平台及其概念概念调查结果国家科学院的诉讼程序3月22日。

为了验证平台，科学家们在模拟微安的眼睛上测试了它，使用a微流体芯片比缩略图小。微腔瘤是糖尿病患者眼中的微观血管中的凸起，是糖尿病视网膜病变的最早迹象，是糖尿病工作成年人视力丧失和无意中的全球性原因。

当AI平台在模拟微安瘤的装置中给出了血流的图像时，它成功地预测了它内的血液循环的特征。

AI平台和微安ySM-on-A片可以有一天可以帮助医疗从业者通过监测人类的血管疾病进展，并且对身体最小血管的疾病可能特别有用。

该研究的高级作者Pubra Suresh教授说：“目前，测量最小血管中的血流机制需要精致的设备和培训的人员。我们的AI技术集成了图像，实验数据和潜在物理，使微循环血液流动容易准确地分析，以评估血管损伤和疾病状态。通过这个平台，我们现在可以获得重要的机械信息和洞察疾病演化机制，以前非常繁琐地提取。“

在科学家表示，虽然该平台用于微安肌瘤监测，但它可以适应监测血管受损的其他疾病。

该研究的Coorge Karniadakis教授，棕色大学的工程和应用数学教授说：“我们测试了我们在微安瘤的平台，最早的糖尿病视网膜病变症状，这是工作年龄的视力丧失的主要原因全球糖尿病患者。我们的最终目标是在患有糖尿病视网膜病变诊断和预后的临床环境中使用该平台以及涉及血流受损的疾病。“

该团队希望在微安瘤的临床成像数据上测试他们的平台，以将微瘤的血液流动特性与疾病严重程度和潜在风险的因素相关联。

监测血管疾病进展的挑战

尽管成像技术如视网膜摄影分析和光学相干性断层扫描的快速进步，但实时观察微循环中的生物过程是不可行的，例如眼睛血管中的微内塞和血凝块的发育。

因此，要了解更多关于这些疾病如何进展的更多信息，科学家们一直在使用传统的微流体装置 - 装置，该装置在微小通道中捕获微型液体的微量液体，以模仿血管的生理条件疾病这些方法，其依赖于视觉图像分析，或应用物理规律的血流潜在的血流，不能提供对血流特性的准确评估，特别是在具有复杂几何形状的血管中，例如眼睛中的微肌瘤。

研究小组展示了AI平台在微内塞上的功能的能力，这是一种微流体装置，即糖尿病患者中最常见的血流设计用于模拟血流的团队。

将20微升血液样本 - 约半滴血液 - 装入芯片上，并且使用高速相机捕获通过微通道移动的血液的图像。

科学家发现，他们的AI平台预测了血流的特征，例如血流，压力，压力，血流在血管壁上的血液流量，比现有的计算方法更准确，高级微型微型囊肿。

该团队认为，他们的技术可能成为诊断和监测的强大工具，使用从实际微量瘤拍摄的图像进行微安瘤。它还可能与微流体装置相结合，微流体装置模拟涉及血管受损的其他类型的疾病，以预测血流特性和监控其他血管疾病。

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