澳大利亞布里斯班，2019年10月4日-澳大利亞昆士蘭科技大學(xué)（QUT）的研究人員現(xiàn)在能夠比以往更緊密，更準(zhǔn)確地分析眼睛的OCT圖像。

驗光師和眼科醫(yī)生通常使用OCT來獲取顯示不同組織層的眼睛橫截面圖像。研究人員已經(jīng)開發(fā)出了一種更詳細(xì)，更準(zhǔn)確的方法，可以使用人工智能（AI）深度學(xué)習(xí)技術(shù)來評估此類圖像，尤其是眼底?！拔覀兊难芯恐校覀儗ふ乙环N新的方法來分析圖像并提取出眼后部的兩個主要組織層：視網(wǎng)膜和脈絡(luò)膜，”昆士蘭理工大學(xué)健康與醫(yī)學(xué)學(xué)院的高級研究員，教授大衛(wèi)·阿隆索-卡內(nèi)羅（David Alonso-Caneiro）說。驗光與視覺科學(xué)學(xué)院。脈絡(luò)膜是視網(wǎng)膜和鞏膜之間眼球色素沉著的血管層，它包含主要的血管，為眼睛提供營養(yǎng)和氧氣。

他說：“與OCT一起使用的標(biāo)準(zhǔn)成像處理技術(shù)很好地定義和分析了視網(wǎng)膜組織層，但是很少有臨床OCT儀器具有分析脈絡(luò)膜組織的軟件。”

在他們的研究中，研究人員從18個月的101位視力良好且健康的兒童中收集了OCT脈絡(luò)膜視網(wǎng)膜眼部掃描圖像。在探索了一系列高級深度學(xué)習(xí)技術(shù)之后，他們使用圖像訓(xùn)練了AI深度學(xué)習(xí)程序來檢測模式并定義脈絡(luò)膜邊界。這種方法已經(jīng)增強(qiáng)了研究團(tuán)隊對由于典型發(fā)育和衰老，屈光不正或疾病導(dǎo)致的眼組織變化的認(rèn)識。

接下來，研究小組將在老年人群以及已經(jīng)診斷出眼病（例如青光眼和年齡相關(guān)性黃斑變性）的人的圖像上測試該方法。

Alonso-Caneiro說：“從程序提供的脈絡(luò)膜的這些圖像中獲取更可靠的信息在臨床上很重要，對于通過研究促進(jìn)我們對眼睛的理解也很重要。”“我們認(rèn)為我們的方法可以提供一種更好的方法來更好地定位和監(jiān)測脈絡(luò)膜組織的變化，并可能更早地診斷出眼疾。”