邊肖發(fā)現(xiàn)很多朋友對通過深度學習和優(yōu)秀的圖像分析來改善視力保健的信息很感興趣。邊肖通過優(yōu)秀的圖像分析整理了一些深度學習和改善視力保健的相關信息，在此分享。

對于檢測和跟蹤視覺疾病的任務，例如青光眼和與年齡相關的黃斑，已經(jīng)證明眼睛掃描的深度學習分析優(yōu)于相同圖像的常規(guī)分析。

這項研究是在澳大利亞昆士蘭科技大學進行的，發(fā)表于《自然科學報告》。

大衛(wèi)阿隆索-卡內羅博士和他的同事嘗試了幾種人工智能技術來分析光學相干斷層掃描(OCT)獲得的圖像，眼科醫(yī)生使用光學相干斷層掃描來觀察視網(wǎng)膜和脈絡膜中的超細組織層。

后者是他們關注的主要領域，因為它包含向眼睛提供氧氣的血管。

通過對101名視力良好的健康兒童進行OCT掃描，對所有算法進行組織模式和邊界訓練。

將每種算法的性能與標準圖像分析方法進行了比較。

他們發(fā)現(xiàn)深度學習可以更好地識別所有的界限。

作者指出，大多數(shù)商用OCT儀器不提供自動脈絡膜分割方法，并指出他們在工作中成功地使用了深度學習，“證明了這些技術的潛力以及與標準圖像分析方法相比的優(yōu)勢(優(yōu)越的性能)。”

他們補充說，實驗性AI方法“可能會對涉及OCT脈絡膜分割的臨床和研究任務產(chǎn)生積極影響”，該方法用于跟蹤與正常眼睛發(fā)育、衰老、屈光不正和眼部疾病相關的眼組織變化。

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