一種使用人工智慧的新應用程式可能會徹底改變科學家研究頭髮的方式，並可能導致僅基於頭髮的健康診斷的發展。
人工智慧模型加速和簡化了頭髮量化過程，允許顯微鏡掃描載玻片並一次收集數百根頭髮的圖像。在幾秒鐘內，它可以捕獲大量高解析度數據，然後使用深度學習算法進行處理，以收集每根頭髮的顏色、形狀、寬度和長度。研究人員使用小鼠毛髮進行了測試，但它可以應用於任何物種的毛髮，包括人類。
該應用程式背後的研究由華盛頓州立大學獸醫學院的科學家進行和開發，並發表在《皮膚病學研究雜誌》上。
「在很多方面，一個人的頭髮在某種程度上反映了健康狀況，如果你開始用鑷子將它們分開，就像許多頭髮科學家所做的那樣，你可以做出一些非常有趣的發現，但你是在顯微鏡下手動完成的，」該研究的副教授兼首席研究員瑞安·德里斯凱爾（Ryan Driskell）說。「所以，我們的想法是：如果你能讓一個電腦程式為你做到這一點，會發生什麼？"
該應用程式的概念是由華盛頓州立大學分子生物學研究生Jasson Makkar提出的，他的任務是在德里斯凱爾實驗室的各個研究項目中手動分離數千根頭髮的單調任務，重點是頭髮和皮膚。
為了將這個想法變成現實，Makkar使用WSU的高性能計算集群Kamiak來訓練人工智慧計算機視覺模型來識別頭髮。在華盛頓動物疾病診斷實驗室的Aperio GT 450顯微鏡的額外幫助下，頭髮纖維的高解析度成像已實現自動化。
Makkar表示，該應用具有許多影響，包括法醫學和毛髮製品行業，但允許科學家通過毛髮評估人或動物的健康狀況可能是最重要的。
他說，通過確定每個物種健康頭髮的縱向數據點，可以為人類醫生和獸醫創建一個量表，根據頭髮對整體健康狀況進行評級。不同的情況，例如激素失衡或營養缺乏，可以以可以檢測到並可用於診斷的方式改變頭發生長。
這項新技術不僅可以識別頭髮的種類，還可以揭示人類的年齡、健康狀況和種族，這可能有助於刑事調查。
德里克說：「執法機構有這種方法，使用頭髮纖維分類作為刑事調查中的法醫工具。」「這種方法有些爭議，因為大部分工作都是由法醫技術人員完成的，他們通過視覺識別犯罪現場發現的頭髮類型，然後將它們與所有哺乳動物頭髮類型的有限資料庫進行交叉引用。"
德里斯科爾補充說，該技術不僅使科學家能夠以公正的方式高準確性交叉參考頭髮纖維，而且還生成了一個足夠大的資料庫，以準確量化不同個體和可能的解剖位置的頭髮類型。
Makkar說，使用這些相同的工具來評估各種護髮產品對頭髮的影響是該應用程式帶來的另一個功能。
馬卡說：「取一根頭髮，塗上你正在測試的化妝品，然後使用我們的深色頭髮表型分析工具來觀察它，看看它如何變化。」
本研究生成的數據可通過Skinregenesis的交互式網絡工具獲取。org.
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原文：https://medicalxpress.com/news/2024-09-ai-hair-analysis-method-health.html
更多信息：Jasson Makkar et al.，「類型學的深入出版物：對內分泌學，發育和衰老的影響」，皮膚病學研究雜誌（2024）。DOI：10.1016/j.jid.2024.08.014
期刊信息：皮膚病學研究雜誌
由華盛頓州立大學提供
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