深度學習技術能夠比傳統(tǒng)方法更準確地檢測青光眼

2022-08-31 03:32:40 編輯：歐紫志來源：

導讀 IBM和紐約大學科學家最近進行的一項研究表明，深度學習技術能夠比傳統(tǒng)方法更準確地檢測青光眼。深度學習框架能夠以94%的準確率從原始光學相...

IBM和紐約大學科學家最近進行的一項研究表明，深度學習技術能夠比傳統(tǒng)方法更準確地檢測青光眼。

深度學習框架能夠以94%的準確率從原始光學相干斷層掃描(OCT)圖像中檢測青光眼，而無需進行額外的分割或數(shù)據(jù)清理，而其他傳統(tǒng)技術(需要醫(yī)生采取更多步驟)的準確率是86%。

“最終，當通過假陽性率[標準化]在一組624名受試者(217名健康人和432名青光眼患者)中，我們基于深度學習的新方法可以正確地檢測出94%的病例中的青光眼”技術才發(fā)現(xiàn)這個案件的86%，” Bhavna安東尼，IBM的科學家在澳大利亞墨爾本，該研究的作者之一，寫道。“我們相信，這種提高的準確性是由于消除了圖像中結構的自動分割中的錯誤以及包括了目前尚未在臨床上用于此目的的圖像區(qū)域的錯誤。”

研究人員說，青光眼可以通過多種檢查來診斷，眼底照相術和OCT等技術被廣泛用于幫助診斷和管理該疾病。但是，像OCT這樣的技術還依賴其他幾種功能來幫助區(qū)分健康和青光眼。

希望是研究人員找到AI可以幫助眼科醫(yī)生和驗光師進一步使用眼睛圖像并加快從圖像中檢測青光眼的過程的方法。

“我們的方法消除了這些額外的步驟，表明檢測青光眼不需要這些可能耗時的階段，”安東尼說。

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