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题名视网膜大动脉瘤的多模态眼底影像和疾病特征
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作者
杜虹
王月麟
戴荣平
赵欣宇
陈有信
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机构
中国医学科学院北京协和医院眼科中国医学科学院眼底病重点实验室
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出处
《中华眼视光学与视觉科学杂志》
CAS
CSCD
2022年第1期46-51,共6页
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文摘
目的:分析视网膜大动脉瘤(RAM)的多模态眼底影像学特点及疾病特征。方法:回顾性研究。连续纳入2003年5月至2020年1月在北京协和医院眼科确诊的RAM患者57例(58眼)。分析患者彩色眼底照相、荧光素血管造影(FFA)、吲哚菁绿血管造影(ICGA)及光学相干断层扫描(OCT)的影像学特点,并总结疾病特征。结果:纳入患者年龄为(69.0±9.3)岁,其中女性占75%,单眼发病患者占98%,共发现瘤体65个。彩色眼底照示95%的瘤体位于颞侧动脉,32%位于动脉主干,29%位于视网膜动脉分支处或动静脉交叉处。85%伴不同程度出血,86%伴硬性渗出。FFA的瘤体检出率为92%,动脉期可呈圆点状或梭状强荧光,周围出血或硬性渗出遮蔽荧光,晚期荧光增强并出现渗漏。ICGA的瘤体检出率为95%,可透过出血的遮蔽荧光见视网膜动脉壁上瘤体高荧光,造影晚期瘤体荧光仍较背景荧光强。OCT的瘤体检出率为63%,可见RAM局部高隆起,病灶处可见圆形强反射瘤体腔壁。结论:RAM常见于老年女性。多模态影像学检查可从多角度显示RAM的瘤体形态、活动性以及伴随的出血、渗出表现。其中,ICGA对于瘤体的检出率更高,显示RAM更为清晰。
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关键词
视网膜大动脉瘤
疾病特征
荧光素血管造影
吲哚菁绿血管造影
光学相干断层扫描
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Keywords
retinal arterial macroaneurysm
clinical characteristics
fluorescein angiography
indocyanine
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分类号
R774.1
[医药卫生—眼科]
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题名人工智能技术在眼底图像分析中的应用进展
被引量：1
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作者
赵旭峰
于伟泓
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机构
中国医学科学院北京协和医院眼科、中国医学科学院眼底病重点实验室
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出处
《中国医学前沿杂志（电子版）》
CSCD
2023年第6期21-26,共6页
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基金
科技部国家重点研发计划项目(2022YFB4702905)
中央高水平医院临床科研专项(2022-PUMCH-C-061)
新疆兵团科学技术局重点领域科技攻关计划(2021AB021)。
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文摘
随着计算机计算能力的提升以及数据储存终端的容量扩展,人工智能(artificial intelligence,AI)技术在近年来得到飞速发展。同时,随着医疗水平的提高,眼底病变已经逐渐成为失明的主要病因。眼底图像是眼底疾病诊疗中重要的信息来源,同时因数字化的优势,使AI能够通过学习而自动化地对大样本的眼底图像数据进行分析,在眼底疾病的识别方面已经初步展现了高效性与准确性。利用AI以应对不断增加的致盲风险疾病所带来的公共卫生挑战已经成为眼科学发展的重要趋势。本文综述了AI的基本原理以及其当前在眼底图像分析中的应用情况和前景展望,以期为今后AI在眼科领域的深入应用提供更系统的思路。
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关键词
人工智能
眼底疾病
深度学习
自然语言处理技术
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Keywords
Artificial intelligence
Retinal disease
Deep learning
Natural language
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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