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澳大利亞布里斯班,2019年10月4日-澳大利亞昆士蘭科技大學(xué)(QUT)的研究人員現(xiàn)在能夠比以往更緊密,更準(zhǔn)確地分析眼睛的OCT圖像。
驗(yàn)光師和眼科醫(yī)生通常使用OCT來(lái)獲取顯示不同組織層的眼睛橫截面圖像。研究人員已經(jīng)開(kāi)發(fā)出了一種更詳細(xì),更準(zhǔn)確的方法,可以使用人工智能(AI)深度學(xué)習(xí)技術(shù)來(lái)評(píng)估此類圖像,尤其是眼底。“我們的研究中,我們尋找一種新的方法來(lái)分析圖像并提取出眼后部的兩個(gè)主要組織層:視網(wǎng)膜和脈絡(luò)膜,”昆士蘭理工大學(xué)健康與醫(yī)學(xué)學(xué)院的高級(jí)研究員,教授大衛(wèi)·阿隆索-卡內(nèi)羅(David Alonso-Caneiro)說(shuō)。驗(yàn)光與視覺(jué)科學(xué)學(xué)院。脈絡(luò)膜是視網(wǎng)膜和鞏膜之間眼球色素沉著的血管層,它包含主要的血管,為眼睛提供營(yíng)養(yǎng)和氧氣。
他說(shuō):“與OCT一起使用的標(biāo)準(zhǔn)成像處理技術(shù)很好地定義和分析了視網(wǎng)膜組織層,但是很少有臨床OCT儀器具有分析脈絡(luò)膜組織的軟件。”
在他們的研究中,研究人員從18個(gè)月的101位視力良好且健康的兒童中收集了OCT脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜眼部掃描圖像。在探索了一系列高級(jí)深度學(xué)習(xí)技術(shù)之后,他們使用圖像訓(xùn)練了AI深度學(xué)習(xí)程序來(lái)檢測(cè)模式并定義脈絡(luò)膜邊界。這種方法已經(jīng)增強(qiáng)了研究團(tuán)隊(duì)對(duì)由于典型發(fā)育和衰老,屈光不正或疾病導(dǎo)致的眼組織變化的認(rèn)識(shí)。
接下來(lái),研究小組將在老年人群以及已經(jīng)診斷出眼病(例如青光眼和年齡相關(guān)性黃斑)的人的圖像上測(cè)試該方法。
Alonso-Caneiro說(shuō):“從程序提供的脈絡(luò)膜的這些圖像中獲取更可靠的信息在臨床上很重要,對(duì)于通過(guò)研究促進(jìn)我們對(duì)眼睛的理解也很重要。”“我們認(rèn)為我們的方法可以提供一種更好的方法來(lái)更好地定位和監(jiān)測(cè)脈絡(luò)膜組織的變化,并可能更早地診斷出眼疾。”
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