早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity,ROP)是早产儿和低体重儿的一种病理性血管增生性疾病,且是儿童致盲的首位因素。因此,对早产儿进行视网膜病变筛查并及时干预至关重要。目前,深度学习在医学图像分析领域逐渐取得新的突破,...早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity,ROP)是早产儿和低体重儿的一种病理性血管增生性疾病,且是儿童致盲的首位因素。因此,对早产儿进行视网膜病变筛查并及时干预至关重要。目前,深度学习在医学图像分析领域逐渐取得新的突破,展现出其巨大的应用潜力,为提高早产儿视网膜病变的诊断效率和准确性提供了新的可能性。深度学习通过端对端的方式可有效地提高对医学图像分类性能,从而辅助儿科医师对早产儿视网膜病变进行精准高效的诊断。在早产儿视网膜病变的诊断中,深度学习可应用于疾病的诊断和严重程度的定量评估,通过训练深度学习模型可实现对病变的精准识别和定位,为临床医生提供更全面的诊断信息,提高诊疗水平。这种技术不仅可以减轻儿科医师的工作压力,还可提高诊断的准确性和效率,为患儿提供更好的治疗方案。深度学习与早产儿视网膜病变图像分析相结合,能在保障一定准确性的同时提高此病的筛查效率,降低筛查成本。本文就深度学习在早产儿视网膜附加病变诊断、分期检测、分区检测和严重程度定量评估等方面的应用进行综述,旨在为早产儿视网膜病变的智能诊断与治疗提供参考,为后续进一步的应用研究提供思路。展开更多
文摘早产儿视网膜病变(retinopathy of prematurity,ROP)是早产儿和低体重儿的一种病理性血管增生性疾病,且是儿童致盲的首位因素。因此,对早产儿进行视网膜病变筛查并及时干预至关重要。目前,深度学习在医学图像分析领域逐渐取得新的突破,展现出其巨大的应用潜力,为提高早产儿视网膜病变的诊断效率和准确性提供了新的可能性。深度学习通过端对端的方式可有效地提高对医学图像分类性能,从而辅助儿科医师对早产儿视网膜病变进行精准高效的诊断。在早产儿视网膜病变的诊断中,深度学习可应用于疾病的诊断和严重程度的定量评估,通过训练深度学习模型可实现对病变的精准识别和定位,为临床医生提供更全面的诊断信息,提高诊疗水平。这种技术不仅可以减轻儿科医师的工作压力,还可提高诊断的准确性和效率,为患儿提供更好的治疗方案。深度学习与早产儿视网膜病变图像分析相结合,能在保障一定准确性的同时提高此病的筛查效率,降低筛查成本。本文就深度学习在早产儿视网膜附加病变诊断、分期检测、分区检测和严重程度定量评估等方面的应用进行综述,旨在为早产儿视网膜病变的智能诊断与治疗提供参考,为后续进一步的应用研究提供思路。
