据NIH官网4月10日消息，美国国立卫生研究院开发出产生眼睛细胞高分辨率图像的“并行鉴别器生成对抗性网络”（P-GAN）深度学习算法，并用近6000张人工分析的人类视网膜色素上皮（RPE）图像对其进行训练。P-GAN表现优于其他AI技术，并将图像采集和处理时间减少了约100倍，图像对比度提高了3.5倍。这一进展将为研究人员提供评估年龄相关性黄斑变性（AMD）和其他视网膜疾病的更好工具。

消息来源：https://www.nih.gov/news-events/news-releases/ai-makes-retinal-imaging-100-times-faster-compared-manual-method