眼科影像学与机器智能：眼底病变辅助诊断新进展

"本文介绍了机器智能在眼底病变辅助诊断中的应用，强调了眼科影像学的重要性，并列举了多种眼科影像学方法及其临床应用。" 在当前医疗领域，机器智能辅助诊断技术已经成为解决眼科医疗资源紧张的有效手段，特别是对于眼底病变的诊断。中国作为世界上盲人数量最多的国家，眼科医生的需求远大于供给，尤其是在偏远地区。因此，利用机器视觉和人工智能技术进行眼底病变的自动识别和分析显得尤为关键。 医学影像学是眼科疾病诊断的核心，它能够提供疾病形态学、定性和定量的诊断指标。眼科影像学包括多种技术，如射线诊断（x线、CT和MRI）、声像诊断（A超、B超、CDI和UBM）、眼底血管造影（FFA和ICGA）以及光像诊断（角膜地形图、晶状体形状图和眼底地形图等）。这些技术各有侧重，例如： 1. 裂隙灯显微镜主要用于检查眼前节结构及相关病变。 2. 眼底照相机和荧光素眼底血管造影则关注视网膜、视网膜血管、视盘和黄斑的状况。 3. 吲哚青绿血管造影则针对视网膜、脉络膜循环结构和脉络膜血液循环的检查。 4.相干光断层成像（OCT）常用于视网膜、黄斑相关病变以及视神经纤维层测量。 5. A型和B型超声，以及超声生物显微镜（UBM），适用于眼球和眼眶组织的形态学检查及病变性质判断。 6. 彩色超声多普勒成像（CDI）和激光扫描检眼镜（SLO）则用于血管性病变检查和眼底及视功能的评估。 随着科技的进步，尤其是计算机断层扫描（CT）和磁共振成像（MRI）的应用，眼科医生可以更深入地了解眼球、眼眶及眶周组织的病变，这对于复杂病例的诊断和治疗规划具有重要意义。 机器智能辅助诊断系统可以通过深度学习和图像识别技术，对大量眼底图像进行分析，自动检测异常，如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性等。这样不仅可以减轻医生的工作负担，提高诊断效率，还可以在医生不足的地区提供及时的诊断建议，降低误诊率，从而改善眼疾患者的预后。 机器智能辅助诊断眼底病变是现代医疗技术的重要进步，它结合了医学影像学的多样性和深度学习的智能化，为眼疾诊疗提供了新的解决方案。随着技术的不断优化，未来在眼科领域的应用将更加广泛和深入，有望进一步缓解全球眼保健资源的不平衡问题。