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Communications Biology:“超广域眼底病筛查系统” 检查只需 1 分钟

2020-1-14 作者:朱汉斌 邰梦云   来源:中国科学报 我要评论0
Tags: 眼底病  

中山大学中山眼科中心副主任林浩添团队基于 10 万余例超广域眼底彩照,研发出全球首个 “超广域人工智能眼底病筛查系统”,检测准确率达到 98% 以上。相关研究近日发表在《自然》杂志子刊《生物通信》上。

眼底是眼球的后段,由视网膜、视乳头、黄斑和视网膜中央动静脉等组成。传统眼底检查一般需要散瞳,耗时耗力;而传统眼底照相范围仅有 30°~45° 视野,可能出现漏诊。现有的人工智能眼底检查系统基于传统眼底照相,主要检查眼底后极部视网膜病变,观察周边视网膜的能力很有限。

林浩添团队采用的超广域眼底照相,检查过程免散瞳,且成像范围达 200°~240°,是传统眼底照相范围的 5 倍以上,能更早、更准确地检查出全周视网膜病变,并能根据病变特征给予相应医学指导,尽可能挽救患者视功能。

林浩添表示,由于检查过程只需 1 分钟左右,此系统还可以应用于大规模人群的眼病筛查。

该团队成员李中文表示,该系统可对图像质量进行实时、准确监控。如果超过 3 次拍摄图片质量仍不提高,代表有可能是眼前段屈光间质混浊造成,则自动给出转诊建议。

该团队成员郭翀介绍,目前针对超广域眼底照相机,尚无图片质量监控系统。而 “超广域人工智能眼底病筛查系统” 的推出,让临床诊疗更高效。

“尽管超广域眼底彩照具有足够视野范围,但准确解读此眼底图像也需要眼科医生经过专业培训和较长时间经验的积累。” 林浩添表示,对于缺乏专业眼底病医生的医疗机构、体检中心,这款系统可以高效、精确地完成眼底病筛查。

原始出处:

Li, Z., Guo, C., Nie, D. et al. Deep learning for detecting retinal detachment and discerning macular status using ultra-widefield fundus images. Commun Biol 3, 15 (2020) doi:10.1038/s42003-019-0730-x.



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