新的人工智能头发分析方法有望改善健康研究
一种使用人工智能的新应用可能会彻底改变科学家研究头发的方式，并可能导致仅基于头发的健康诊断的发展。
人工智能模型加速并简化了头发量化过程，允许显微镜扫描载玻片并一次收集数百根头发的图像。在几秒钟内，它可以捕获大量高分辨率数据，然后使用深度学习算法进行处理，收集每根头发的颜色、形状、宽度和长度。研究人员使用小鼠毛皮对其进行了测试，但它可以应用于任何物种的头发，包括人类。
该应用程序背后的研究由华盛顿州立大学兽医学院的科学家进行和开发，发表在《皮肤病学研究杂志》上。
“在很多方面，一个人的头发在某种程度上反映了健康状况，如果你开始用镊子将它们分开，就像很多头发科学家所做的那样，你可以做出一些非常有趣的发现，但你是手动完成的，对吧在显微镜下，”该研究的副教授兼首席研究员 Ryan Driskell 说。 “所以，我们的想法是：如果你能让一个计算机程序为你做这件事，会发生什么？”
该应用的概念是由华盛顿州立大学分子生物科学研究生 Jasson Makkar 提出的，他的任务是在 Driskell 实验室的各种专注于头发和皮肤的研究项目中手动分离数千根头发的单调工作。
为了将这个想法变为现实，Makkar 使用 WSU 的高性能计算集群 Kamiak 训练了一个 AI 计算机视觉模型来识别头发。在华盛顿动物疾病诊断实验室 Aperio GT450 显微镜的额外帮助下，毛发纤维的高分辨率成像实现了自动化。
Makkar 说，该应用具有许多影响，包括法医学和发制品行业，但允许科学家通过头发评估人或动物的健康状况可能是最重要的。
他说，通过确定每个物种健康毛发的纵向数据点，可以为人类医生和兽医创建一个量表，根据毛发对整体健康状况进行评级。不同的情况，例如荷尔蒙失衡或营养缺乏，会以可检测并可能用于诊断的方式改变头发生长。
这项新技术不仅可以识别头发的物种，还可以揭示人类的年龄、健康状况和种族，这可能有助于刑事调查。
“执法机构有这种方法，利用头发纤维分类作为刑事调查的法医工具，”德里克尔说。 “这种方法有些争议，因为大部分工作是由法医技术人员进行的，他们通过视觉识别在犯罪现场发现的毛发类型，然后将它们与所有哺乳动物毛发类型的有限数据库进行交叉引用。”
德里斯克尔补充说，这项技术不仅使科学家能够以公正的方式对头发纤维进行高度准确的交叉引用，而且还可以生成足够大的数据库来准确量化不同个体和可能的解剖位置的头发类型。
Makkar 表示，使用这些相同的工具来评估各种护发产品对头发的影响是该应用程序带来的另一项功能。
“取一块头发，涂上你正在测试的化妆品，然后用我们的深层头发表型组学工具观察它，看看它如何变化，”马卡说。
本研究生成的数据可通过Skinregenesis.org上的交互式网络工具获得。
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原文：https://medicalxpress.com/news/2024-09-ai-hair-analysis-method-health.html
更多信息： Jasson Makkar 等人，《深发表型组学：对内分泌、发育和衰老的影响》， 《皮肤病学研究杂志》（2024 年）。 DOI：10.1016/j.jid.2024.08.014
期刊信息：皮肤病学研究杂志
由华盛顿州立大学提供
