Abird眼视图改进诊断

尖角青光眼的有效筛查患者的方法开发了一个* *。

在尖角青光眼视神经受损,因为水流体的眼睛并不正常排水。这是因为之间的差距角膜和虹膜,称为前房角,液体通常流经的地方,明显收窄或阻塞。眼内产生的压力逐渐增大,可迅速发生,可能会导致不可逆转的失明。

当前尖角青光眼的诊断包括分析的前部分光学相干断层扫描(AS-OCT)图像,这是横向的照片眼睛的前室。然而,手工比较AS-OCT图像,尤其是那些使用不同的系统,需要相当大的时间和专业知识。

“我们想创造一个完全自动化,快速筛选方法AS-OCT图像可以确定存在尖角青光眼,”解释了彭州Fu * *的Infocomm研究所领导项目和摩尼Baskaran新加坡眼科研究所,与来自中国和英国的科学家。“我们的算法比较每个图像库的范例图像,从每个图像产生一组临床参数之前,临床医师可以使用它来验证诊断。”

傅的团队创建了一个引用标记图像的数据集不同AS-OCT机器几千个人的眼睛,都有和没有临床诊断青光眼。然后他们的算法使用数据集分析新上载的图像。

“虽然每个AS-OCT图像所示的眼睛结构是不同的,当地区域内每只眼睛是相似的。当我们的算法收到新的眼影,它搜索的“最佳”图像的标注数据集是最接近的匹配的眼睛结构和前房角,之前将这些选中的标签库图像转移到新形象,”傅解释道。

然后算法平滑技术适用于改进结构标签,确保它是准确的为每一个独特的眼睛形状。这允许非常精确的临床测量的前房角以及其他诊断的功能。

在测试过程中,算法能够部分和测量一个AS-OCT形象在十秒,为临床医生提供一个潜在的宝贵工具。

“我们的算法准确地解释单个或多个AS-OCT扫描,是完全自动的,不依赖于专业培训、“Baskaran说。“这将显著提高筛查患者在诊所或社区环境,为临床医生提供支持。”

团队正在扩大他们的试验到更大的数据集和目标将机器学习技术算法为了进一步提高精度和性能。