创新融合张铭志教授团队多项人工智能研究 [复制链接]

随着国际的人工智能在多学科的广泛应用，国内的眼科人工智能研究也开始走向快车道。汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心张铭志教授团队在过去的两年中，以汪佶博士、吉杰高级工程师、郑策副教授为第一作者，张铭志教授为通讯作者的多项研究已发表于JAMANetworkOpen,GraefesArchofClinicalandExperimentalOphthalmology，TranslationalVisionScienceandTechnology，AnnalsofTranslationalMedicine等多个国际知名的SCI期刊。

这些研究成果以解决临床问题为核心，聚焦于深度学习，生成对抗性网络，自监督学习等人工智能最新技术应用于眼科临床研究，以大数据为基础的概率判断，融入临床教培，拓展人工智能应用新领域，促进眼科与人工智能交叉融合的多学科诊疗，为守护人类“心灵的窗户”带来更多希望。

多维度人工智能平台

精准检测早产儿视网膜病变（ROP）

早产儿视网膜病变（ROP）是世界性儿童主要致盲眼病，日益增长的早产儿出生与存活率使得ROP筛查服务的缺口日渐巨大，传统的人工筛查模式又或基于眼底图片的远程会诊模式都难以有效保证筛查的覆盖范围和及时性。张铭志教授团队历时2年，自主研发的早产儿视网膜病变人工智能检测平台，基于深度学习的卷积神经网络算法，采用多分类器，从图片质量、ROP分期病变、眼底出血、前附加/附加病变及后极部区域识别5个维度对早产儿眼底广角数字图片进行智能识别分类，并自动给出图片、眼睛及病人三个水平的转诊决策。该研究的成果于近日在美国医学会杂志（JAMA）旗下子刊上发表，并期待能为ROP高危患儿们带来光明的希望。

WangJ,JiJ,ZhangM,etal.,AutomatedExplainableMultidimensionalDeepLearningPlatformofRetinalImagesforRetinopathyofPrematurityScreening.JAMANetwOpen.May3;4(5):e.doi:10./jamanetworkopen...PMID:;PMCIDMC.

深度学习协助青光眼的诊断

青光眼是全球主要的致盲性疾病之一。张铭志教授研究团队针对青光眼诊断的难点，运用深度卷积神经网络模型，以ImageNet自然图像数据集作为源域，在青光眼患者的OCT影像上进行迁移学习，并将其和??提取的OCT特征（hand-craftedfeatures）做比较，发现深度卷积神经?络提取的青光眼患者的视神经纤维层的影像学?阶特征在青光眼的诊断效能上，远远优于传统的手工提取特征。研究成果发表于GraefesArchofClinicalandExperimentalOphthalmology。该成果显著提升了眼科医生的诊断准确性，为AI辅助青光眼诊断的临床实用带来了曙光。

ZhengC,XieX,HuangL,ChenB,YangJ,LuJ,QiaoT,FanZ,ZhangM.Detectingglau