23、利用深度学习技术进行眼部疾病检测

利用深度学习技术进行眼部疾病检测

1. 引言

随着人口增长和人类预期寿命的延长，大多数国家的医疗系统面临着巨大压力，医生和医护人员在为不断增长的人口提供充足医疗服务方面负担过重。基于机器学习算法和人工神经网络的智能系统在医疗领域的应用越来越广泛，尤其是在疾病检测系统中。人工智能（AI）在医学影像分析和分类方面取得了显著成功，在一些研究中，智能系统甚至表现得比人类专家更出色。

人工神经网络（ANN）因其高性能指标和处理大量复杂数据的能力，在图像分析和分类任务中比其他传统机器学习算法更受青睐。而且，当有新数据用于训练时，它们还能不断优化自身系统。

2. 眼科中的人工智能

在眼科领域，用于图像分类的智能系统被用于分析视网膜眼底图像（RFI）或光学相干断层扫描（OCT）图像。一些系统已被批准用于患者护理，目前正作为分诊或筛查工具，协助医生和其他医护人员。本项目通过对视网膜眼底图像进行分类来检测疾病。视网膜眼底图像是眼睛内部后表面的照片，包括视网膜、视盘和血管，通常使用眼底相机来捕捉和记录。

定期进行眼部筛查对于确保疾病的早期发现至关重要，这有助于为疾病提供适当的治疗，以逆转损伤或至少防止进一步恶化和视力丧失。常见的眼部疾病筛查项目通常包括以下几种：
- 糖尿病性视网膜病变 ：糖尿病是一种由于胰腺分泌胰岛素不足导致的慢性疾病，会使血糖水平升高，引发包括视网膜损伤（糖尿病性视网膜病变）在内的多种并发症。这会导致眼部血管阻塞，引起血液或液体的肿胀和渗漏。症状包括视力模糊、飞蚊症和颜色感知下降。在疾病的晚期，视网膜上可能会形成新的血管，导致增殖性糖尿病性视网膜病变，这种情况可能导致严重的视力丧失甚至失明。