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      人工智能算法用于檢測糖尿病眼病的關(guān)鍵體征之一
      
			
      
				2019-01-15 19:14:43
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      科學(xué)家們利用人工智能，在早期階段就能對致盲的主要原因之一——糖尿病相關(guān)眼病——進(jìn)行即時診斷。研究人員稱，這種疾病沒有早期癥狀，在人們開始失去視力之前可能就已經(jīng)惡化了。他們補(bǔ)充說，早期診斷和治療可以顯著改善患者的視力。
      

      人工智能算法用于檢測糖尿病眼病的關(guān)鍵體征之一
      

      由RMIT大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的一個澳大利亞和巴西的研究小組開發(fā)了一種圖像處理算法，可以自動檢測出視網(wǎng)膜上的液體，準(zhǔn)確率高達(dá)98%。他們的研究(“利用可深入學(xué)習(xí)的特征在眼底圖像中檢測分泌物”)發(fā)表在生物學(xué)和醫(yī)學(xué)的計算機(jī)上。
      

      視網(wǎng)膜上滲出物的存在是糖尿病視網(wǎng)膜病變的早期征兆，自動檢測這些滲出物可以提高對該病的診斷。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(tional Neural network, CNNs)已被用于自動檢測分泌物，但性能較差。本研究探討了不同的深度學(xué)習(xí)技術(shù)，以最大限度地提高敏感性和特異性。我們比較了多種深度學(xué)習(xí)方法，以及有監(jiān)督分類器和無監(jiān)督分類器來提高自動滲出物檢測的性能，即”研究人員寫道。
      

      實驗在兩個公開的數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行:DIARETDB1和e-Ophtha。結(jié)果表明，采用支持向量機(jī)的ResNet-50算法的準(zhǔn)確率和靈敏度分別達(dá)到98%和0.99，優(yōu)于其他網(wǎng)絡(luò)。這表明ResNet-50可用于眼底圖像分析，檢測分泌物。
      

      RMIT生物信號副教授Dinesh Kant Kumar博士說，這種方法是即時的，而且性價比高。
      

      庫馬爾說:“我們知道，只有一半的糖尿病患者定期進(jìn)行眼科檢查，三分之一的人從未接受過檢查。”但是，診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變的黃金標(biāo)準(zhǔn)方法是侵入性的或昂貴的，在世界的偏遠(yuǎn)或發(fā)展中國家往往無法獲得。
      

      “我們的人工智能驅(qū)動的方法提供的結(jié)果與臨床掃描一樣準(zhǔn)確，但依賴于可以用普通驗光設(shè)備生成的視網(wǎng)膜圖像。”
      

      “讓這種不治之癥的檢測變得更快、更便宜，可能會改變數(shù)百萬人的生活，這些人目前沒有得到診斷，可能會失明。”
      

      熒光血管造影和光學(xué)相干斷層掃描是目前診斷糖尿病視網(wǎng)膜病變最準(zhǔn)確的臨床方法。另一種更便宜的方法是分析視網(wǎng)膜的圖像，這種方法可以用相對便宜的叫做眼底照相機(jī)的設(shè)備拍攝，但是這個過程是手工的，耗時的，而且不太可靠。
      

      為了自動分析眼底圖像，RMIT工程學(xué)院生物信號實驗室的研究人員與巴西的合作者一起，使用了深度學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)。他們開發(fā)的算法能夠準(zhǔn)確可靠地識別視網(wǎng)膜內(nèi)受損血管或滲出液的存在。
      

      研究人員希望他們的方法最終能用于廣泛篩查高危人群。
      

      “未確診的糖尿病在這里和全世界都是一個巨大的健康問題，”Kumar繼續(xù)說。“在澳大利亞，每一個知道自己患有糖尿病的人，就有另一個人患有糖尿病，但沒有被診斷出來。”在發(fā)展中國家，這一比例是1比4。
      

      這導(dǎo)致數(shù)以百萬計的人因糖尿病相關(guān)疾病而產(chǎn)生可預(yù)防和治療的并發(fā)癥。隨著進(jìn)一步的發(fā)展，我們的技術(shù)有潛力減輕這種負(fù)擔(dān)。研究人員正在與眼底照相機(jī)的制造商討論進(jìn)一步推進(jìn)這項技術(shù)的潛在合作。
      
			

			
        
      
			
      
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