青光眼影像人工智能深度学习研究现状与展望

作者：Carol Y.Cheung^*; 冉安然

来源：山东大学学报(医学版), 2020, 58(11): 24-38.

• 青光眼影像
• 人工智能
• 光学相干断层扫描
• 眼底照相
• 深度学习

青光眼是一组异质性神经退行性疾病,其特征是视网膜神经节细胞及其轴突逐渐消失,现已成为全球不可逆性失明的主要原因。人工智能(AI)是由机器展示的智能,而深度学习(DL)是其中一个基于深度神经网络的分支,在医学成像领域取得了重大突破。在青光眼影像方面,已有越来越多的研究将DL应用于眼底图像以及光学相干断层扫描(OCT),以检测青光眼性视神经病变。有很好的结果显示,将DL技术整合到影像中进行青光眼评估是高效、准确的,这可能会解决当前实践和临床工作流程中的一些难题。但是,未来进一步的研究对于解决现存挑战至关重要,例如为不同研究之间的图像标记建立标准,将"黑匣子"的学习过程进行可视化,提高模型在未知数据集上的泛化能力,开发基于DL的实际应用程序,以及建立合理的临床工作流程,进行前瞻性验证和成本效益分析等。本文总结了AI应用于青光眼影像的最新研究现状,并讨论了对临床的潜在影响和未来的研究方向。

• 出版日期2020