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.pdf
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2、欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁氉氉氉氉作者 简 介:任 章 军(:),男,年 月出生,四川泸州人,在读硕士研究生。研究方向:眼眶病和眼肿瘤。:通信 作 者:廖 洪 斐(:),男,年 月出生,江西赣州人,博士。南昌大学附属眼科医院副院长,主任医师,教授,博士生导师,中国医师协会眼科医师分会常委。研究方向:眼眶病、眼肿瘤和眼整形。:通信 作 者:王 耀 华(:),男,年 月出生,江西吉安人,硕士,副主任医师。研究方向:泪器病、眼眶病和眼肿瘤。:收稿日期:修回日期:本文编辑:董建军基金项目:江西省自然科学基金项目(编号:)作者单位:江西省南昌市,南昌大学附属眼科医
3、院眼科【摘要】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
4、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。【关键词】眼眶病;眼肿瘤;深度学习;人工智能【中图分类号】深度学习代表着当前最先进的图像分析人工智能技术 。在医学领域,深度学习已被广泛用于肺 、脑 、乳腺 等多器官系统疾病的检测、诊断、治疗和预后评估等,不仅表现出卓越的准确性还极大减少了临床实践的时间和成本,提升了临床医疗工作效率和患者就医满意度。眼眶病及眼肿瘤疾病的鉴别诊断、分期分型等临床工作对计算机断层扫描()和磁共振成像()等成像方式具有明显的依赖性,将人工智能深度学习技术与这些成像方法结合应用,有望提高眼眶病及眼肿瘤疾病
5、的诊断和分期的精确性和安全性。现已有诸多研究将人工智能深度学习应用于眼眶结构的解析以及疾病的诊疗实践。本文对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进行综述,并讨论该技术在这一领域未来的发展前景。人工智能深度学习模型实现方法人工智能深度学习是通过大数据建模在验证其可靠性和准确性后用于解决特定问题的实践过程,多需要大量翔实的预处理数据对机器学习进行训练及验证,模型构建的实现涉及以下步骤及相关软件。数据收集和预处理可以使用 和 等工具收集各种来源的数据,例如数据库、和文件系统;、和眼 科新进展 年 月第 卷第 期 :等工具可用于对数据进行预处理,以确保其干净、组织良好并可供模型使用
6、,包括清理、规范化和重塑数据。特征工程特征工程是将原始数据转换为对模型更有意义的特征的过程,此过程可能涉及从现有特征创建新特征、选择与模型最相关的特征以及删除有噪声或不相关的特征。模型训练和验证使用预处理的数据和工程特征来训练模型,然后使用一组单独的数据(称为测试集)验证模型,以评估其性能,反复对模型进行调优调整以达到所需的性能。、和 等库可用于构建深度学习模型。可以使用 、等工具来训练和验证模型,需使用准确性、精度、召回率和 分数等验证指标来评估训练后的模型。模型部署构建深度学习模型的最后一步是将模型部署到生产环境中,可以使用 、等工具进行部署。或 等库可用于将模型作为 提供服务。可以使用
7、等模型监控和管理工具来监控模型的性能并根据需要进行调整。模型评估可以使用 、等工具评估模型在生产环境中的性能,精度、召回率和 分数等指标可用于评估模型随时间的表现情况。深度学习在眼眶病及眼肿瘤疾病中的应用人工智能深度学习在眼眶病及眼肿瘤疾病中有广泛的应用前景,其实践场景可包括各种疾病的临床数据自动化测量与分割、鉴别诊断、分期分型分度等方方面面。自动化临床相关数据测量与分割 眼球突出度目前,临床眼科广泛使用 眼球突出度计进行眼球突出度的测量,尽管该方法操作简便、结果易得且可重复测量,但它存在显著的个体差异,可能引入较大的误差 。等 系统地回顾了各种用于眼球突出度测量的方法,认为水平位内、外直肌视
8、神经平面的 扫描测量眼球突出度结果最可靠,但其对扫描层次位置准确性要求较高,并且更耗时费力。因此,等 采用了基于 模型的神经网络进行训练,用于分割 图像中水平位和冠状位平面上的眼部区域。然后,采用坐标系比较方法提取双眼角膜前表面顶点和眼眶外侧边缘最突出点的坐标,从而计算出眼球突出度,最后与眼科医师手动测量的结果进行了比较,在试验数据集上,该方法显示出令人满意的效率、准确性、可靠性和重现性。眼外肌形态眼外肌形态改变在提示甲状腺相关眼病、肌炎型炎性假瘤等眼病方面发挥着重要作用,其相关数据的量化可辅助诊治及评估预后,但对基层非专科医师和初学者而言这项工作颇具挑战性。等 采用深度学习的方法在冠状位上对
9、眼外直肌的粗度进行自动化测量及分类,当出现任一直肌中点厚度测量结果大于等于 时,可被分类为甲状腺相关眼病患者。与眼科医师测量结果的比较表明,受试者工作特征曲线下面积为 (可信区间 ),也就是说采用深度学习系统可以计算出甲状腺相关眼病患者的眼外肌粗度。但该研究将正常患者与甲状腺相关眼病患者进行比较,虽有一定的参考价值但在实际工作中不能完全将其与肌炎型炎性假瘤等疾病区别开来,仍需辅以甲状腺功能等检查来确诊。影像学自动分割肿瘤、创伤、骨折、先天性畸形等因素可引起眼眶壁形变或缺损,如果不及时治疗,甚至会导致明显的视功能障碍 。眼眶壁分割是眼眶测量和重建的关键 ,但眼眶底和内侧壁由薄壁骨纸板组成,低梯度
10、值使得 图像模糊区域难以分割,临床上需要眼科医师手工修复费时费力。等 提出了一种薄壁骨纸板的自动分割方法,其网络结构采用 和在多层面上的采样技术来提取和增强特征;此外,他们还对薄壁眶骨纸板的分割进行监督,减少丢失率,提高了该区域分割的精度。该方案不仅有高度准确性,且每个眶壁的自动分割时间仅为 ,显著提升了临床医师工作效率,减轻了工作负担,在眶骨骨折、甲状腺相关眼病等疾病中有重要应用前景。在眼眶肿瘤的诊断方面,和 通常是首选的成像方式 。等 提出一套端到端的深度学习系统来自动诊断眼眶肿瘤,该系统由 和 构成,对纳入研究的海绵状血管瘤和淋巴瘤进行检测和分类,研究结果表明,这一基于深度学习的系统能够
11、有效地进行眼眶肿瘤的分割和分类。它可为经验不足的临床医师、非专科医师及基层医师提供辅助诊断,并帮助做出治疗决策。在未来,随着深度学习技术的进步,这些技术有可能帮助诊断不同身体部位的不同肿瘤。较 而言 能提供更多软组织病变内部的特征,特别是在眼眶肿瘤中能更好显示病变的性质及对周围组织的侵袭情况。等 利用深度学习卷积神经网络对 中眼眶及眶周病变进行分割,对眶内肿物进行检测,从而观察 图像与病理诊断之间的相关性。较 而言 对眼眶肿瘤的诊断具有更好的提示作用,经验丰富的影像科医师可对 上肿物的性质有较明确的诊断。:眼 科新进展 年 月第 卷第 期 在眼眶病及眼肿瘤疾病的应用 眼表肿瘤眼睑恶性黑色素瘤是
12、一种恶性程度高且发展迅速易向全身转移的眼部肿瘤,其与皮肤良性色素痣有共同起源,难以从肉眼大体外观上进行鉴别,在病理诊断上也存在一定的鉴别难度 。因此,等 首次将深度学习应用于眼病理学研究,他们对病理切片进行了标记,并将其分割成成千上万的小图像片段,经过预处理和增强后用于深度学习的训练和测试,这一系统能够读取并计算每个小图像片段属于恶性黑色素瘤的概率,并生成肿瘤概率热图。其结果的敏感性、特异性和准确性都令人满意,该技术可以自动检测组织病理切片上的眼睑恶性黑色素瘤,并利用概率热图在全幻灯片上突出病变区域,但该研究存在样本量小的问题,应继续增加样本量进行训练验证和模型更新,并且该技术目前只应用于二元
13、资料,在未来可尝试加入更多类型疾病的病理标本进行升级拓展。等 用同样的方法对眼睑基底细胞癌与皮脂腺癌进行鉴别诊断,同样取得了不错的效果,这也进一步验证了该方法可能在不同组织的病理诊断中发挥作用。等 创新性地将结膜黑色素瘤、色素痣、黑色素沉着病、翼状胬肉的智能手机数字成像照片用于与正常结膜组织的鉴别,低镜头学习()克服了传统深度学习模型需要大量样本进行建模及验证的局限性,在进行传统训练建模之前,使用线性变换对已有的图像进行充分扩充,利用线性变换增强的图像成功训练了对抗网络模型。该项技术为罕见病、缺乏足够临床资料的小样本研究提供了新思路,具有易于推广和获取的优势,若制成手机程序或软件可为患者自主筛
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