8、基于视网膜图像的青光眼人工智能检测技术

基于视网膜图像的青光眼人工智能检测技术

1. 引言

青光眼是一组损害视神经并导致视力丧失的眼部疾病。眼部的结构变化会引发功能改变，早期检测这些结构变化有助于青光眼的诊断。

房水是眼内的一种液体，通过特定通道流出眼外。当该通道堵塞时，眼内液体增多，导致眼压（IOP）升高。由于排水受阻，眼内液体压力过高，虹膜和角膜之间的角度变窄或闭合。青光眼会损害视网膜神经节细胞（RGC），从而导致视力丧失。此外，视杯（OC）在视盘（OD）内的扩张也会引发青光眼。随着死亡的视神经纤维增多，OC相对于OD增大，杯盘比（CDR）值也会增加。

青光眼被广泛认为是全球导致永久性视力丧失的第二大不可逆疾病。由青光眼导致的失明无法治愈，但如果能早期发现则可以避免。青光眼可分为多种类型，如开角型青光眼（OAG）、闭角型青光眼（ACG）、正常眼压性青光眼和先天性青光眼，其中主要类型为OAG和ACG。大多数病例属于OAG，约90%的青光眼患者受其影响，OAG的排水角保持开放；而ACG则是由于排水通道堵塞，导致眼压突然升高。

青光眼的危险因素包括眼压升高、CDR增加、视野丧失和视神经头（ONH）受损等，其中年龄老化是主要危险因素。大多数人往往在疾病发展到晚期才意识到患病。世界卫生组织报告称，全球约有6400万人患有青光眼，到2020年，40 - 80岁的人群中将有7600万人患病，到2040年，青光眼患者数量将超过1.18亿。由于训练有素的医生数量有限，青光眼患者数量的增加促使人们寻求自动诊断方法。

医生通常使用多种方法检测青光眼，如前房角镜检查、检眼镜检查、眼压测量、视野检查和角膜厚度测量等。医学图像处理技术可以捕捉人体内部结构，用于临床和医学分析。眼底图像可以通过眼底相机拍摄