【世间罕见】深度学习 + 前段眼科诊断

这在处理前段眼病的成像数据时尤为重要，因为这些数据通常非常复杂，包含大量的细节和变量，DL算法特别适合从这些数据中学习复杂模式。Liu et al. 开发了一种结合CNN和SVM的模型，通过分析角膜图像来高精度识别角膜炎的类型。在这篇文章中，作者使用一系列人工智能（AI）的方法来解决前段眼病的诊断和管理问题。: 如何利用AI提高年龄相关性白内障的诊断、分级和IOL预测的准确性？: 如何在有高度近视

Debroon

1210人浏览 · 2024-02-01 09:25:20

Debroon · 2024-02-01 09:25:20 发布

深度学习 + 前段眼科诊断

角膜病变的AI
屈光手术中的AI
白内障的AI
小儿白内障的AI
白内障手术培训和监控的AI
原发性闭角型青光眼的AI
未矫正屈光不正的AI

论文：Artificial Intelligence for Anterior Segment Diseases:
A Review of Potential Developments and Clinical
Applications

眼科：

前段：角膜圆锥症、感染性角膜炎、屈光手术、角膜移植、成人和儿童型白内障、闭角型青光眼、虹膜肿瘤
后段：糖尿病视网膜病变、老年黄斑病变、青光眼、早产儿视网膜病变

大部分深度技术都在解决眼科后段疾病，那为什么不解决前段呢？

后段眼病（如糖尿病视网膜病变、年龄相关性黄斑变性、青光眼等）与前段眼病的差异：

图像分析的难易程度:
- 后段眼病的监测主要依赖于眼底照相和光学相干断层扫描（OCT），这些图像提供了丰富的、相对标准化的数据，使得深度学习算法可以较容易地学习和识别特定的病变特征。
- 相比之下，前段眼病的成像（如前段OCT、角膜地形图）因技术、操作和个体差异导致的图像质量和特征表现更加多样化，给自动化分析带来更大挑战。
数据量和研究关注度:
- 后段眼病，尤其是糖尿病视网膜病变和黄斑变性，是全球视力丧失的主要原因，因此吸引了大量的研究关注和资源投入，积累了大量可供AI训练的高质量数据集。
- 前段眼病虽然同样重要，但在数据积累和研究关注度上不及后段眼病，导致AI应用的开发和验证进展较慢。
疾病的复杂性和多样性:
- 前段眼病涵盖范围广泛，包括角膜病变、白内障、青光眼早期检测等，这些疾病的成像特征、发病机制和治疗方式多样。
- 相较而言，后段疾病虽然同样复杂，但其AI应用主要集中在特定几种高发病上，如糖尿病视网膜病变的自动检测，这些病症的图像特征相对更易于通过AI技术进行标准化识别和分析。

在这篇文章中，作者使用一系列人工智能（AI）的方法来解决前段眼病的诊断和管理问题。

问题: 如何有效诊断和管理前段眼病？

解法1: 机器学习（ML）算法
- 之所以用ML算法, 是因为它们能够处理和分析大量的输入-输出对（即“地面真相”数据），通过学习这些数据中的模式，ML算法能够在新的案例中给出正确的输出。

这对于诊断准确性至关重要，特别是在标记数据（由人类专家手动标记的）可用的情况下。

解法2: 深度学习（DL）算法
- 之所以用DL算法, 是因为它们能执行复杂的多级数据抽象，无需手动特征工程。

这在处理前段眼病的成像数据时尤为重要，因为这些数据通常非常复杂，包含大量的细节和变量，DL算法特别适合从这些数据中学习复杂模式。

子问题与子解法

子问题1: 提高疾病筛查和预测的准确性
- 子解法1.1: 监督学习ML方法
  - 应用原因: 监督学习通过输入-输出对进行训练，适合于疾病筛查和预测，因为已知的疾病案例（输入）和诊断结果（输出）可以用于训练模型，以识别和预测新案例中的疾病。
- 子解法1.2: 卷积神经网络（CNN）
  - 应用原因: CNN是DL方法的一种，特别适用于图像数据的分析。前段眼病的诊断常依赖于成像技术，CNN能够识别图像中的复杂模式和结构，从而提高诊断的准确性。
子问题2: 发现数据中未知的子类群
- 子解法2.1: 无监督学习ML方法
  - 应用原因: 无监督学习不依赖于标记数据，而是通过分析未标记数据来发现数据内部的结构和子类群。这对于发现前段眼病中未知或不明显的模式和关系尤为重要。
子问题3: 处理和分析长期数据和序列数据
- 子解法3.1: 循环神经网络（RNN）
  - 应用原因: RNN是DL方法的一种，特别适用于处理序列数据，如时间序列数据或连续的医疗记录。对于需要跟踪疾病进展或预测治疗效果随时间变化的情况，RNN能够提供有效的解决方案。

角膜病变的AI

问题: 如何使用AI提高角膜病变的诊断和治疗效果？

子问题1: 如何提高传染性角膜炎的诊断准确性？
- 子解法1: 应用人工神经网络（ANN）和深度学习（DL）算法。
  - 之所以用这些解法, 是因为ANN和DL算法能够处理和分析大量的成像数据，如IVCM图像，以及高精度地区分细菌性和真菌性角膜炎。

Liu et al. 开发了一种结合CNN和SVM的模型，通过分析角膜图像来高精度识别角膜炎的类型。

子问题2: 如何区分角膜炎与其他前段眼病？
- 子解法2: 使用 DL 框架，如ResNet和更快的基于区域的CNN。
  - 之所以用这些解法, 是因为DL框架能够识别角膜炎、结膜充血和翼状胬肉等病症的病理特征，提供密集注释。

Gu et al. 使用一个深度学习网络，它能够处理多标签分类问题，诊断感染性和非感染性角膜炎。

子问题3: 如何在角膜移植手术中提高治疗效果？
- 子解法3: 开发DL模型来预测手术成功率和辅助手术过程。
  - 之所以用这些解法, 是因为DL模型能通过AS-OCT图像和角膜生物测量值预测深前层角膜移植（DALK）中成功形成大泡的概率，并帮助定位和量化DMEK后的移植物脱落。

Heslinga et al. 开发了一个DL模型，可以通过AS-OCT扫描来定位和量化DMEK后的移植物脱落情况。

子问题4: 如何检测和分类角膜亚基底神经病变？
- 子解法4: 使用CNN算法对IVCM图像进行分类。
  - 之所以用这些解法, 是因为CNN算法能够自动分析识别角膜神经的临床特征，帮助识别糖尿病周围神经病变（DPN）。

Scarpa et al. 使用CNN对IVCM图像进行分类，以自动化方式分析并识别角膜神经的临床相关特征。

子问题5: 如何评估角膜上皮和内皮的参数？
- 子解法5: 利用DL方法和SVM从HSI图像和SM图像中提取特征。
  - 之所以用这些解法, 是因为DL方法和SVM能够区分异常的角膜上皮组织，并准确估计角膜内皮参数，与商业软件相比具有更低的平均绝对误差。

Vigueras-Guillén et al. 开发了一种深度学习方法来从SM图像中估计角膜内皮参数，其准确度优于传统的商业软件。

屈光手术中的AI

问题: 如何利用AI提高早期角膜锥的检测准确性及预测屈光手术结果？

子问题1: 早期角膜锥的检测
- 子解法1: 应用神经网络（NN）和深度学习（DL）算法，如CNN
  - 之所以用这些解法, 是因为它们能够从角膜地形图中生成数千个特征，提高早期KC检测的准确性。
子问题2: 屈光手术结果的预测
- 子解法2: 开发机器学习（ML）分类器
  - 之所以用这些解法, 是因为它们可以支持临床决策，通过分析大量的临床参数来做出更好的个体风险评估。

更加具体的子问题和子解法

子问题1.1: 如何区分正常眼和早期KC眼？
- 子解法1.1.1: 使用Scheimpflug相机数据和ML算法
  - 应用原因: Scheimpflug相机可以收集前后角膜表面信息，结合ML算法，提高早期KC的检测灵敏度。
子问题1.2: 如何提高单一角膜地形图检测早期KC的准确性？
- 子解法1.2.1: 采用DL算法，如KerNet和CNN模型
  - 应用原因: 这些DL算法可以综合分析角膜的多维度信息，包括角膜的前后曲率、前后高程和角膜厚度，从而更准确地识别早期KC。
子问题2.1: 如何预测SMILE手术的结果？
- 子解法2.1.1: 分析ML技术
  - 应用原因: ML模型能够基于多个临床参数预测手术结果，显示出比经验丰富的外科医生更高的效能和更小的球面等效（SE）校正误差。
子问题2.2: 如何在有高度近视和散光的眼睛中提高预测的可靠性？
- 子解法2.2.1: 测试使用AdaBoost等ML算法
  - 应用原因: AdaBoost在处理具有高度近视和散光的眼睛中的预测时表现出更高的性能和准确度。

白内障的AI

问题: 如何利用AI提高年龄相关性白内障的诊断、分级和IOL预测的准确性？

子问题1: 如何统一并客观评估白内障？
- 子解法1: 应用深度学习（DL）模型，如ResNet和CNN，以及支持向量机（SVM）。
  - 之所以用这些解法, 是因为它们可以处理大量的裂隙灯照相数据，提供一致性和客观性在白内障的诊断和分级上。
子问题2: 如何提高IOL预测的准确性？
- 子解法2: 开发基于AI的IOL公式。
  - 之所以用这些解法, 是因为它们结合了大数据和计算方法学，可以更好地预测目标屈光度，简化IOL选择过程。

更加具体的子问题和子解法

子问题1.1: 如何准确诊断不同类型的白内障？
- 子解法1.1.1: 使用基于Scheimpflug摄影和光学相干断层扫描（SS-OCT）的AI模型。
  - 应用原因: 这些模型可以利用角膜的不同区域的像素强度来评估白内障的严重程度。
子问题1.2: 如何解决主观评估白内障分级的不一致性？
- 子解法1.2.1: 采用基于深度学习的模型，如DeepLensNet。
  - 应用原因: 这种模型可以进行自动化和定量的分类，提高与临床眼科医师相比的准确性。
子问题2.1: 如何处理IOL预测中未定义的因素？
- 子解法2.1.1: 使用Hill-RBF方法。
  - 应用原因: Hill-RBF基于AI和回归分析的大型数据库，能够处理IOL计算中的未定义因素。
子问题2.2: 如何优化IOL库存以接近目标屈光状态？
- 子解法2.2.1: 测试机器学习算法。
  - 应用原因: 机器学习模型可以优化IOL库存，以更准确地匹配患者的目标屈光状态。

小儿白内障的AI

问题: 如何利用AI提高小儿白内障的诊断和治疗管理？

子问题1: 如何诊断小儿白内障？
- 子解法1: 使用结合卷积神经网络（CNN）和支持向量机（SVM）的AI模型。
  - 之所以用这些解法, 是因为它们可以定量和定性地分析裂隙灯图像，以高准确率诊断小儿白内障。
子问题2: 如何评估和制定小儿白内障的治疗策略？
- 子解法2: 创建AI工具，如Congenital Cataract-Cruiser (CC-Cruiser)。
  - 之所以用这些解法, 是因为这些工具可以识别、分级并为治疗小儿白内障提供策略。