典型文献
人工智能在眼底影像分析中的研究进展及应用现状
文献摘要：
近年来,眼科人工智能(artificial intelligence,AI)迅猛发展,眼底影像因易获取及其丰富的生物信息成为研究热点,眼底影像的AI分析在眼底影像分析中的应用不断深入、拓展.目前,关于糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)、年龄相关性黄斑变性(age-related macular degeneration,AMD)、青光眼等常见眼底疾病的临床筛查、诊断和预测已有较多AI研究,相关成果已逐步应用于临床实践.除眼科疾病以外,探究眼底特征与全身各种疾病之间的关系并据此研发AI诊断系统已经成为当下的又一热门研究领域.AI应用于眼底影像分析将改善医疗资源紧缺、诊断效率低下的情况,为多种疾病的筛查和诊断开辟"新赛道".未来眼底影像AI分析的研究应着眼于多种眼底疾病的智能性、全面性诊断,对复杂性疾病进行综合性的辅助诊断;注重整合标准化、高质量的数据资源,提高算法性能、设计贴合临床的研究方案.
文献关键词：
人工智能;眼底图像;深度学习;眼科
中图分类号：
作者姓名：
郭东琳
作者机构：
中山大学医学院,广东 深圳 518107
文献出处：
引用格式：
[1]郭东琳-.人工智能在眼底影像分析中的研究进展及应用现状)[J].眼科学报,2022(03):185-193
A类：
B类：
眼底影像,影像分析,artificial,intelligence,糖尿病性视网膜病变,diabetic,retinopathy,DR,年龄相关性黄斑变性,age,related,macular,degeneration,AMD,青光眼,眼底疾病,临床筛查,眼科疾病,眼底特征,诊断系统,医疗资源,资源紧缺,诊断效率,断开,新赛道,智能性,辅助诊断,重整,数据资源,算法性能,贴合,研究方案,眼底图像
AB值：
0.358916
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