依未科技:眼底定量化技术在青少年近视国自然基金项目研究中获新突破

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依未科技:眼底定量化技术在青少年近视国自然基金项目研究中获新突破

依未科技:眼底定量化技术在青少年近视国自然基金项目研究中获新突破

8月18日,国家自然科学基金项目关于近视眼底改变的研究,成果正式发表于眼科领域国际重要期刊《TVST》(Translational Vision Science & Technology)。该项目由首都医科大学附属北京同仁医院副院长魏文斌教授团队联合中国科学院空天研究院、依未科技共同完成。

该研究通过人工智能眼底定量化分析技术对豹纹状眼底改变进行客观描述,量化计算眼底豹纹斑密度指数(fundus tessellated density ,FTD)。研究结果表明,眼底平均豹纹斑密度指数与近视患者黄斑中心凹脉络膜厚度具有明显的相关性。

该研究成果不仅为近视导致的眼底改变提供了新的量化监测指标,而且对于揭示儿童青少年近视发展机理,控制近视程度发展,减少致盲和高度近视的发生提供了新的研究方法。

摘自《TVST》期刊官网

新监测指标诞生,

解决致盲性眼底疾病痛点问题

豹纹状眼底是近视眼底改变常见特征之一,是指由于视网膜色素上皮层的色素减少, 脉络膜毛细血管间隙组织和色素增加, 脉络膜大血管以及血管间隙的色素区透过视网膜而在眼底中显现的状似豹皮的纹理。

在“北京眼病研究”2011年人群调查研究中,共有3468人参与,采集的数据包括性别、年龄、眼底影像、OCT影像、眼轴长度以及等效球径等。研究通过人工测量从OCT影像上获得的黄斑中心凹下脉络膜厚度,以及基于AI定量化技术获得的眼底平均豹纹斑密度指数,对结果进行筛选。最后共有3074人进入最后数据分析阶段,其中女性1733人,男性1341人。结果显示,豹纹斑密度与黄斑中心凹下脉络膜厚度显著相关,眼底平均豹纹斑密度越大,黄斑中心凹下脉络膜密度越薄,视盘盘周萎缩弧越大。

2011年北京眼科研究中,眼底豹纹斑密度与眼部和全身参数之间关联的多变量分析

相关研究表明,豹纹状眼底改变与高度近视眼底改变、原发性开角型青光眼、年龄性黄斑变性等致盲性眼底疾病的发病有很大的关系。但在本次研究成果发表之前,并没有一个很好的指标能够对豹纹状眼底改变程度进行客观描述。本次研究提出的豹纹斑密度指数为客观描述豹纹斑眼底改变程度提供新指标,也为后续豹纹状眼底的研究提供新方向。

豹纹状眼底常与近视相伴相随,本研究基于眼底定量化分析技术提取的豹纹斑密度指数,为近视导致的眼底改变提供了新的监测指标,是对豹纹状眼底改变研究的一次开拓性创新。对于揭示近视的发展机理,帮助控制近视程度发展,减少致盲和高度近视发生提供新的研究手段和方法。

率先突破眼底定量化分析技术,辅助病因研究

近年来,我国近视发生率呈快速上升趋势,近视已成为影响我国国民尤其是青少年眼健康的重大公共卫生问题。流行病学调查发现,我国有近7亿近视人群,其中高度近视患者超过7000万。

众多研究显示,随着眼轴的进行性增长,除了会导致近视外,眼底也会出现一系列退行性改变,如视盘斜入、盘周颞侧萎缩弧、豹纹状眼底、后巩膜葡萄肿、后极部视网膜和脉络膜病变及周边部视网膜改变等。同时,高度近视引发的病理性近视还多伴随或者导致黄斑病变、白内障、玻璃体病变、视网膜脱离与劈裂等严重并发症。找到这一难题的“病灶”所在尤为关键。

对此国家高度重视,多次批示“我国学生近视呈现高发、低龄化趋势,严重影响孩子们的身心健康,这是一个关系国家和民族未来的大问题,必须高度重视,不能任其发展。”

基于此,依未科技联合同仁医院眼科团队等,针对近视眼底改变共同开展此次研究。不断在该领域加强攻关力度,创新科研成果。

人工智能技术量化眼底豹纹斑密度

( A ) 原始图像( B ) 自动提取的暴露脉络膜图像

基于独创的视计算技术,依未科技已率先突破眼底定量化分析技术,对眼底的血管、神经、病灶等关键部位进行精细的数字化标示,帮助专家研究眼底的细微改变与近视、糖尿病、心脑血管疾病、肾病、神经等常见疾病的关联,辅助专家了解疾病发病病程并进行病因研究,从而制定合理的治疗方案。

无远弗届

未来,人口老龄化不断加剧,眼底疾病患病率随之持续攀升。传统技术能否迎接这一挑战,已成为医学领域应深入思考的问题。

值得一提的是,无论是学界还是业界都在针对近视眼底改变进行创新性研究与试验,以期颠覆传统治疗范式,逐步征服极端复杂的致盲性眼底疾病痛点问题。此次依未科技利用人工智能眼底定量化分析技术在近视治疗上的创新突破,具有一定参考性意义与价值。

人工智能技术在图像识别、数据分析、深度学习上的优势,使之驶入医疗领域便保持着高速发展的态势。近年来,人工智能技术在医疗领域已取得诸多成果,伴随相关利好政策释放、科研成果转化,AI辅助下的医学影像判读与诊断已有实质性的进步。尽管医疗发展是一个缓慢且循序渐进的过程,但人工智能医疗应用大规模落地的时代或许即将到来。

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