人工智能在青光眼领域的研究进展

来源 :国际眼科杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:xulei25163974
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
青光眼的早期诊断和病情进展的监测是一项非常复杂的工作,需要综合评估视神经的结构(眼底照相或光学相干断层扫描)和功能(视野)损伤,在很大程度上取决于专业医生的临床经验.人工智能(AI)在眼科的应用提高了我们对青光眼的理解,并能帮助减少处理相关临床任务所需的人力和时间.随着深度学习的到来,出现了许多用于眼科图像分类、分割和增强的工具.尤其最近3a,已经提出了多种适用于青光眼的AI方法,通过对功能和/或结构的分析来帮助诊断青光眼,并且探索了使用AI来监测疾病进展的方法,提高了判断疾病预后的可靠性,给个体化精准医疗带来可能.然而,这些算法还有待于在现实世界的进一步验证.本综述总结了AI在青光眼领域的应用,讨论了AI在当前临床工作中的限制以及需要注意的事项.
其他文献
近年来,随着白内障超声乳化手术的广泛开展及飞秒激光技术在白内障手术领域的逐渐应用,飞秒激光辅助的白内障手术(femtosecond laser-assisted cataract surgery,FLACS)也逐渐普及,受到了越来越多医生的认可和推广.飞秒激光技术具有极高的精确性、自动化程度和可重复性,因此飞秒激光技术十分适合应用于以精密操作为特点的白内障手术,它可以用于白内障手术过程中进行角膜切口和角膜缘松解切口的制作、前囊膜切开,晶状体碎裂等关键操作.FLACS具有广阔的应用前景,能大大提高手术的可预
目的:分析玻璃体切除黄斑前膜剥除术联合与不联合内界膜(ILM)剥除对特发性黄斑前膜(IMEM)患者脉络膜厚度、视力和视物变形的影响.方法:前瞻性研究.收集2016-01/2020-01在本院诊治的IMEM患者88例88眼,按随机数字表法分两组:观察组44眼接受玻璃体切除黄斑前膜剥除术联合内界膜剥除治疗,对照组44眼仅接受玻璃体切除黄斑前膜剥除术治疗.比较两组患者手术前后脉络膜厚度、视力和视物变形、黄斑中心凹厚度(CMT)、椭圆体区连续性(EZ)及并发症.结果:与术前比较,两组患者术后3、6mo时的黄斑中心