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中山眼科中心推出全球首个“超广域人工智能眼病筛查系统”

——核心成果发表于自然杂志子刊《生物通信》


稿件来源:中山眼科中心 | 作者:中山眼科中心 | 编辑:许佳、郝俊 | 发布日期:2020-01-16 | 阅读次数:


        我校中山眼科中心基于十万余例超广域眼底彩照,研发出全球首个基于人工智能的眼病筛查指导系统,最新研究成果于1月8日发表于《自然》杂志的子刊《生物通信》(Communications Biology)。

 

        超广域眼底彩照与人工智能技术结合

        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。眼底检查常需要散瞳,耗费时间长;传统眼底照相范围仅有30°~45°视野,可能会出现漏诊。中山眼科中心林浩添教授研究团队采用的超广域眼底成像范围为200°~240°,能有效观察到周边视网膜病变,可以更早、更准确的检查出全周视网膜的病变。

 

超广域眼底彩照人工智能眼病筛查系统:图中右侧高亮区域为筛选出来的病变

 

        研究团队以超广域眼底图像为基础,整合我国多家医院的接近10万张超广域眼底彩照数据,由国内外多位经验丰富的眼底病专家和人工智能专家强强联合,最终研发出可以精确检测视网膜格子样变性、视网膜裂孔、视网膜脱离、视网膜出血、青光眼、玻璃膜疣、视网膜渗出七种疾眼病的智能筛查系统,检测准确率平均可达到98.1%,可以很好地弥补眼底病医疗资源缺乏的现状。由于检查过程只需要1分钟左右的时间,此系统还可以应用于大规模人群的眼病筛查。

 

        首次实现病变定位、体位指导功能

 

左侧图片箭头指处为视网膜脱离,右侧图片高亮区域热图提示视网膜脱离的精确位置

 

        这款系统不仅能对眼底图像进行解读,同时可以自动标出病变部位,有助于医生有针对性的解读报告。同时如果视网膜脱离检查结果呈阳性,系统会自动给予体位指导,以延缓视网膜脱离的进展,降低手术并发症,改善患者的视力预后。

 

        首创图片质量实时监测系统

 

人工智能系统自动识别图片模糊区域,以人类医生的思维模式根据模糊区域面积大小、是否影响病变检测等综合确定其是否为低质量图片

 

        以往针对超广域眼底照相机,尚无图片质量监控系统,如果拍摄的质量与眼底医生要求不同,将会影响读片,医生通常要求重新拍摄,这会造成不必要的时间、资源浪费。患者来回的检查,有可能会延误疾病的诊断,甚至可导致医疗纠纷的发生,中山眼科中心人工智能与大数据科研究团队针对这一缺陷,研发了超广域眼底图像质量监控的人工智能系统,可对图像进行实时、准确的监控,对于低质量图片,实时提醒操作者,以指导其重新获取高质量图片。如果超过3次拍摄图片质量仍不提高,则代表图片质量低有可能是眼前段屈光间质混浊造成,则自动给出转诊建议,行屈光间质状况检查。

 

        “基于超广域眼底彩照的人工智能眼病筛查系统”的推出,不仅是让临床诊疗更高效,也是为了更多的民众能得到切实的福利。对于缺乏专业眼底病医生的医疗机、体检中心,这款系统可以高效、精确的方式在人群中进行眼底病筛查,为广大群众的眼健康保驾护航。目前团队正在和国内外多家企业洽谈技术转化事宜,以期研究成果尽早惠及广大人民群众。

 

        论文链接:https://www.nature.com/articles/s42003-019-0730-x

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