人工智能深度学习在眼眶病及眼肿瘤疾病诊疗中的应用研究现状

近年来,深度学习作为人工智能机器学习的关键分支,在医学领域的应用取得了显著进展。它通过分析医学图像,实现了多种疾病的准确检测、诊断和预后评估。在眼科领域,深度学习技术已经广泛应用于甲状腺相关眼病、眼眶爆裂性骨折、黑色素瘤、基底细胞癌、眼眶脓肿、淋巴瘤、视网膜母细胞瘤等疾病的诊断和预测。这项技术利用计算机断层扫描、磁共振成像甚至病理切片等获得的图像,能够高度准确地进行眼眶病及眼肿瘤疾病的诊断、鉴别和分期分类,其准确度已足以与专业医师媲美。这一技术的应用前景巨大,有望提升相关疾病的诊疗水平,同时减少临床实践所需的时间和成本。本综述汇总了近年来关于人工智能深度学习在眼眶病及眼肿瘤疾病领域应用的最新研究进展,旨在为临床医师提供有关这一领域的最新信息和发展趋势,并进一步促进该技术的临床应用及普及推广。     

有限元方法在眼眶生物力学中的应用进展

有限元方法(FEM)是力学研究中常用的数学方法，将物体划分为离散且相互作用的有限单元。在医学研究中，有限元分析(FEA)可模拟难以开展的生物力学实验。眼眶手术极具挑战性且具有陡峭的学习曲线，给眼科医生带来了巨大挑战。FEM可模拟分析眼眶组织的力学特性，为眼眶相关疾病的诊断和治疗提供了新的方法。随着技术的发展，FEM在眼眶疾病的诊疗中愈发成熟，并成为眼眶生物力学研究的热门领域。本文综述了眼眶FEM的最新进展，包括建立眼眶FEA模型、模拟眼眶结构以及在眼眶相关疾病中的应用情况。此外，还讨论了FEM的局限性和未来的研究方向。眼眶FEA作为一种辅助诊疗数字化工具，将随着技术的发展逐渐释放其在眼眶疾病诊疗方面的潜力。