人工智能在眼部疾病中的应用及其挑战

发布时间：2021-06-18 11:18

　　随着人工智能技术的发展和普及,医学领域也出现了越来越多人工智能（AI）的身影。人工神经网络等新技术与临床的结合正成为研究热点,其中卷积神经网络（CNN）的深度学习算法在图像识别领域取得了巨大的成就,逐渐被用于糖尿病视网膜病变（DR）、年龄相关性黄斑变性（ARMD）、早产儿视网膜病变（ROP）、青光眼和白内障等多种眼科疾病的诊断和筛查中。目前针对不同眼科疾病,世界范围已有多个公开数据库,包括了眼底彩照、光学相干断层扫描（OCT）等多种图像资料,为眼科领域深度学习算法的训练和构建奠定了基础。同时算法本身也在不断优化,使相关AI产品的构建朝着更简便高效的方向发展,同时其临床运用也面临医学伦理和准入标准的问题。总之,深度学习算法的使用为几种常见眼科疾病的筛查诊断带来了巨大的改变也带来挑战,目前尚未大规模的投入临床应用中。本文针对人工智能在眼部疾病中的应用进展做综述,旨在总结这一领域的研究现状和现存问题,并提出对未来的展望。 

【文章来源】：国际眼科杂志. 2020,20(07)北大核心

【文章页数】：5 页

【文章目录】：
0引言
1人工神经网络的建立
    1.1数据集的建立
    1.2算法的训练
    1.3算法的应用
2在眼部疾病中的应用
    2.1 DR
    2.2 ARMD
    2.3青光眼
    2.4 ROP
    2.5白内障
3总结与展望


【参考文献】：
期刊论文
[1]基于机器学习的人工智能技术在眼科中的应用进展[J]. 赵乾,沈琳琳,赖铭莹.  国际眼科杂志. 2018(09)



本文编号：3236567