人工智能在角膜共聚焦显微镜检查角膜神经病变中的应用进展

<正>角膜共聚焦显微镜是目前用来评估角膜神经病变的有力工具,因其操作快速、无创、可重复性高的优点,开始应用于糖尿病周围神经病变的早期诊断中。近年来,随着人工智能的蓬勃发展,利用人工智能分析角膜神经病变的算法日渐成熟,本文对利用角膜共聚焦显微镜分析糖尿病性角膜神经病变的角膜神经改变及多种人工智能分析在角膜共聚焦显微镜检查角膜神经病变的临床应用进展做一综述。1共聚焦显微镜原理共聚焦显微镜是一种快速、非侵入性和重复性的技术,能够以高分辨率对人类角膜进行显微结构评估。     

角膜地形图在筛查圆锥角膜中的应用

目的探讨角膜地形图在筛查圆锥角膜中的应用,为早期诊断圆锥角膜提供可靠依据。方法采用计算机辅助系统角膜地形图对17～55岁5813例欲接受角膜屈光手术的患者进行常规检查。检查内容(1)角膜中央屈光力;(2)角膜中心下方3mm处屈光力与角膜中心上方3mm处屈光力的差值(IS);(3)同一个体双眼角膜中心屈光力差值。结果筛查出进展期圆锥角膜患者4例(4眼),亚临床期圆锥角膜患者9例(11眼),可疑圆锥角膜患者12例(24眼)。结论角膜地形图检测是诊断圆锥角膜敏感而可靠的方法,对角膜屈光手术这一特定人群进行圆锥角膜的严格筛选,可以避免对亚临床期圆锥角膜患者实施角膜屈光手术,从而提高手术的预测性。     

第十二届全国角膜及眼表疾病学术大会暨第四届全国角膜屈光手术学术会议召开

2012年5月24日-27日,第十二届全国角膜及眼表疾病学术大会暨第四届全国角膜屈光手术学术会议在成都市沙湾国际会展中心胜利召开,来自全国400余人参会。此次会议由中华医学会眼科分会角膜病学组主办,四川大学华西医院、四川省医学会承办。会议紧紧围绕发展、团队、和谐的主题,汇集了该领域四十多位专家,包括谢立信院士及其带领的角膜病学组委员团队,同时邀请了     

Orbscan-Ⅱ角膜地形图筛查早期圆锥角膜的研究

目的:研究Orbscan-Ⅱ角膜地形图仪在准分子激光手术前筛查早期圆锥角膜的应用价值。方法:矫正视力好且裂隙灯显微镜检查及角膜曲率计检查均无阳性发现的拟行准分子激光近视矫正手术患者15例(27眼),术前行Orbscan-Ⅱ角膜地形图检查诊断为早期圆锥角膜,并随访1年诊断为圆锥角膜。结果:早期圆锥角膜患者角膜中央屈光力、I-S值、SimK值、Diff值等均增高,有助于诊断早期圆锥角膜。以下5个指标有利于圆锥角膜患者的早期诊断:(1)角膜中央屈光力>46.5D;(2)双眼角膜中央屈光力差值>2.50D;(3)I-S值>1.5D;(4)角膜最薄点厚度≤460μm,双眼相差≥15μm;(5)角膜前表面Diff值≥0.025,角膜后表面≥0.050。其中有≥2项发现异常,应定期随访,如有进行性发展即可确诊圆锥角膜。结论:Orbscan-Ⅱ角膜地形图检测是圆锥角膜早期诊断中具有高度敏感性的、可靠的定量分析方法,可作为准分子激光屈光手术前筛查的重要检查手段。     

角膜屈光手术治疗近视的研究进展

屈光矫正手术矫正近视是以手术方式改变眼的屈光状态,包括角膜屈光矫正手术、眼内屈光矫正手术和巩膜屈光矫正手术。角膜屈光力约占眼球总屈光力的2／3,约为43D。因此在角膜上施行手术可以有效地改变眼的屈光状态。本文就角膜屈光手术治疗近视的研究进展作一综述。     

角膜屈光术后人工晶状体度数计算的研究进展

随着角膜屈光手术的不断完善及盛行,越来越多的屈光不正患者接受了该项手术,然而,用常规方法计算的人工晶体度数常常不准确,术后往往出现严重屈光偏差。国内外研究认为,这主要与测量误差、人工晶状体计算公式误差有关。至今学者们已提出了多种矫正方法。     

角膜原位磨镶术术后角膜创伤的愈合反应及其相关机制

1990年希腊Pallikaris采用准分子激光切削角膜层间基质成为准分子激光角膜原位磨镶术(LASIK)。与准分子激光角膜切削术(PRK)相比,LASIK保留了角膜上皮层及前弹力层,更符合角膜的生理状态,术后反应轻,视力恢复快,屈光状态稳定,术后不发生角膜混浊(Haze),高度近视回退少,无明显疼     

点药卡加手机提醒措施在角膜屈光术术后滴眼液中的应用

[目的]观察自制点药卡加手机提醒装置在角膜屈光手术后眼药水使用中的作用。[方法]80例角膜屈光手术的病人随机分为实验组和对照组,对照组病人术后仅按常规健康宣教,实验组病人另外增加点药卡加手机提醒措施。术后1个月时调查两组病人眼药水使用情况、术眼的裸眼视力和术眼舒适度情况。[结果]实验组术后1个月完全按医嘱使用眼药水比例大于对照组(P<0.05),术眼舒适度优于对照组(P<0.05),术后1个月裸眼视力>最佳矫正视力(BCVA)者比例高于对照组。[结论]点药卡加手机提醒措施能有效提高角膜屈光手术病人术后使用眼药水的依从性,保证术后疗效。     

标准作业流程在准分子激光角膜屈光手术护理流程中的应用

总结了准分子激光角膜屈光手术护理流程中存在的不足,从而在此类手术护理中引入了标准作业流程（Standard Operation Procedure,SOP）,并通过它对屈光手术护理的步骤和环节进行流程优化、改进和标准化再造。经过一段时间的实践证明,采用标准化作业流程后,准分子激光角膜屈光手术护理的效率和精细化水平进一步提高,患者满意度提高,取得了较好的效果。故认为采用标准作业流程规范和优化准分子角膜屈光手术护理流程能够提高工作效率、减少感染风险和提高患者满意度。     

角膜塑形镜停戴后屈光状态及角膜形态的变化研究

目的研究角膜塑形镜停戴后屈光状态及角膜形态的变化。方法收集2014年1月~2015年1月配戴角膜塑形镜并且停戴一段时间的100例患者的一般资料。根据近视球镜度数分为A组、B组,每组50例。A组球镜度数≤-4.00D,B组球镜度数-4.00D。每组再根据角膜塑形镜停戴时间分为A1、A2、B1、B2,每组39列。A1、B1停戴时间1-3个月,A2、B2停戴时间超过3个月。观察四组屈光状态及角膜形态的变化。结果四组球镜度数与戴镜前相比,差异有统计学意义(P0.05);客观电脑验光仪结果显示,A1、B1在角膜平、陡K值及平均K值方面与治疗前相比,差异有统计学意义(P0.05)。结论给予近视眼患者配戴3个月及以上角膜塑形镜,角膜形态和角膜中央厚度基本恢复原状,停戴后近视度数无明显增加现象,角膜塑形镜对中高度数效果并不明显。     

人工智能在结直肠癌数字化病理图像分析中的应用

计算机人工智能技术在数字病理中应用广泛、发展迅速,是肿瘤精准诊疗时代的一个里程碑。传统病理学作为肿瘤诊断的金标准具有高度主观性及不可重复性,且工作繁琐。基于人工智能技术对数字病理图像进行特征提取及定量分析,并转变为高保真、高通量的可挖掘/分析的数据,在肿瘤早期诊断、分级及构建预后模型等方面表现出独特优势。数字病理人工智能的发展为病理学科带来了难得的机遇,也是精准诊疗的未来发展趋势。本文概述人工智能在结直肠癌数字化病理图像分析中的应用现状和潜在价值,以期为临床诊疗提供参考。     

基于角膜共聚焦显微镜的神经纤维人工智能分析方法

糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)是糖尿病最常见的慢性并发症之一.基于临床症状体征以及电生理检查的传统DPN诊断方法主要用于检测大神经纤维病变,而DPN最早出现损伤的部位是小神经纤维.角膜共聚焦显微镜(corneal confocal microscopy,CCM...     

MASP-2与相关性疾病的研究进展

近年来,许多抗感染和抗肿瘤的天然免疫分子不断被发现。其中模式识别受体一病原体相关分子模式（pattern recognition receptor-pathogen associated molecule pattern,PRRPAMP）引起国内外学者的高度重视。人甘露糖结合凝集素（MBL）相关丝氨酸蛋白酶-2（Mannan-binding lectin associat—edserine protease2,MASP-2）属于丝氨酸蛋白酶家族,MASP-2是天然免疫系统中的重要组分,在补体激活的凝集素途径中发挥至关重要的作用。     

人工智能在超声医学领域中的应用

人工智能(artificial intelligence,AI)近几年再度成为各领域关注的焦点,其中深度学习的提出带来了一系列革命性变化,而随着计算机视觉向深度学习过渡以及硬件和大数据的进步,AI在图像识别领域展现出更广阔的发展前景。深度学习模型使得相关图像算法甚至达到了比人眼更高的识别准确率, 这为医学影像的发展提供了巨大契机。超声医学作为影像领域的重要分支,利用AI相关算法进行声像图分析的研究不断涌现,不仅为临床科研提供了新思路,亦有助于提高超声诊断的准确性。     

人工智能在脑卒中神经影像中的应用

近年来,人工智能在计算机科学领域快速崛起。医学成像过程中产生了海量图像信息,因此非常适合采用人工智能技术进行相关数据处理。脑卒中患者神经影像在临床诊断、治疗及随访评估中非常关键,人工智能技术在基于脑卒中影像数据的处理和分析中发挥着越来越重要的作用。本文主要回顾人工智能技术在缺血性与出血性脑卒中神经影像应用中的研究进展,重点关注缺血性脑卒中的自动检测、责任脑区缺血状态判断及治疗评估,以及出血性脑卒中的智能诊断、量化分析及治疗评估;同时对基于脑卒中影像智能诊断系统的临床转化应用现状进行分析,探讨当前人工智能在脑卒中神经影像应用过程中存在的主要挑战,并对未来发展前景进行展望。     

Application of Artificial Intelligence in Coronary Computed Tomography Angiography

Purpose of Review

This article summarizes the currently available published literature with regard to the applications of artificial intelligence in cardiac computed tomography angiography.

Recent Findings

Recent studies and emerging data demonstrate feasibility of artificial intelligence-based high-level image analysis and interpretation tools that will likely enable medical practitioners to achieve more accurate diagnosis of coronary artery disease. Emerging artificial intelligence-based computational modeling methods will assist with pre-operative planning for valve disease. Finally, early but significant work is also being performed in relation to real-time assessment of myocardial perfusion and fractional flow reserve using machine learning.

Summary

We anticipate that within the next 5 years, the level of artificial intelligence-driven automation for the analysis and interpretation of cardiac computed tomography angiography will be significantly higher than what is available today. It is also expected that the most productive applications of artificial intelligence in cardiac computed tomography angiography will involve deep learning, utilizing a combination of imaging data and adjunctive data mining to generate more accurate and personalized diagnoses and risk metrics.

     

可佩戴型人工肾的研究进展

血液透析被广泛应用于急慢性肾功能不全患者,为他们的生存提供了可能性。但它具有局限性,患者需要每周3次往返医院,每周至少3个半天躺在病床上,还要严格控制饮食摄入。佩戴型人工肾(werable artificial kidney,WAK)装置,可以模拟正常肾脏24 h工作的生理状态,不影响患者日常生活,又不过度增加医疗费用。近年来     

人工智能在心肌增强超声的应用现状及发展趋势

医工结合是未来医学发展的趋势,人工智能与大数据的融合将为影像医学翻开崭新的一页。心肌增强超声（myocardial contrast echocardiography , MCE）的临床应用目前处于定性诊断阶段,现有研究表明心肌灌注定量分析优于定性分析,但由于目前的后处理软件操作繁琐,耗时明显,且严重依赖操作者经验水平,其重复性和准确性较差,导致心肌灌注定量分析无法广泛应用于临床。部分研究将人工智能应用于心肌轮廓描记,以自动/半自动方式获取感兴趣区（region of interest, ROI）,为心肌灌注定量分析的广泛应用提供可能,本综述旨在回顾人工智能在心肌增强超声心肌轮廓描记的应用研究现状及发展趋势。