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人工智能讓青光眼診斷更精準(zhǔn)

熱門推薦: 人工智能 虹膜角膜角 青光眼
作者:蘇煜靜  來(lái)源:生物探索
  2019-06-18
青光眼是目前全球排名第一的不可逆致盲性眼病。預(yù)計(jì)到2020年,全世界將有7960萬(wàn)人患有青光眼,其中1120萬(wàn)人最終可能發(fā)展為雙眼盲。

       青光眼是目前全球排名第一的不可逆致盲性眼病。預(yù)計(jì)到2020年,全世界將有7960萬(wàn)人患有青光眼,其中1120萬(wàn)人最終可能發(fā)展為雙眼盲。青光眼常常來(lái)得“靜悄悄”,直到它導(dǎo)致嚴(yán)重的視力傷害前都可以完全沒(méi)有癥狀,醫(yī)生把它叫做“視力的竊賊”。通常,眼科醫(yī)生會(huì)根據(jù)診斷來(lái)建議患者是否手術(shù),往往患者也完全根據(jù)醫(yī)生的建議來(lái)做決定。

       如今,研究人員開發(fā)出一種新方法幫助青光眼患者了解自己的病情嚴(yán)重程度,自行判斷是否需要進(jìn)行眼科手術(shù)。該研究結(jié)果發(fā)表在《Scientific Reports》雜志上。

       具體來(lái)說(shuō),青光眼會(huì)導(dǎo)致視神經(jīng)變性,眼內(nèi)壓升高導(dǎo)致虹膜角膜角改變,從而導(dǎo)致退變。因此,虹膜角膜角是評(píng)估青光眼嚴(yán)重程度的關(guān)鍵因素。西班牙加泰羅尼亞理工大學(xué)Pablo Amil創(chuàng)建了一個(gè)物理模型,對(duì)虹膜角膜角的閉合程度進(jìn)行了分類。這個(gè)模型可以客觀地向患者顯示青光眼的嚴(yán)重程度,并幫助他們做出明智的手術(shù)決定。

       Pablo Amil利用人工智能算法創(chuàng)建了首個(gè)診斷青光眼的斷層掃描圖,他應(yīng)用了1000張虹膜角膜角度(iridocorneal)的圖像。然后,他根據(jù)病情的嚴(yán)重程度(嚴(yán)重、中度和輕度)將其分類并排列在網(wǎng)格上,并將其與眼科醫(yī)生做出的160項(xiàng)診斷進(jìn)行比較。結(jié)果發(fā)現(xiàn),Pablo Amil創(chuàng)建的模型與眼科醫(yī)生診斷的嚴(yán)重程度結(jié)果基本一致。

       Pablo Amil表示:“在診斷方面,眼科醫(yī)生只有一張患者眼睛的層析圖像,顯示虹膜角膜的狀態(tài)。如果角度關(guān)閉,眼內(nèi)液的引流被阻塞,眼壓升高醫(yī)生通常給出相當(dāng)準(zhǔn)確的診斷,但患者缺乏比較工具來(lái)幫助他們決定是否需要接受手術(shù)。我的工作將使患者能夠通過(guò)圖像輕松客觀地比較病情的嚴(yán)重程度,并幫助他們決定是否接受手術(shù)。”

       這一新的方法是在歐洲Be-Optical項(xiàng)目的框架下開發(fā)的。從中長(zhǎng)期來(lái)看,Amil的模型將被納入一種新的層析成像技術(shù)中,該技術(shù)將立即向患者顯示其青光眼的嚴(yán)重程度。該專利的所有者已經(jīng)開始推進(jìn)產(chǎn)業(yè)化進(jìn)程,希望為眼疾早期發(fā)現(xiàn)做出貢獻(xiàn)。

       參考資料:

       [1] The first tomography map for diagnosing glaucoma

       [2] Unsupervised feature extraction of anterior chamber OCT images for ordering and classification

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