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基于角膜共聚焦显微镜的神经纤维人工智能分析方法
被引量：
2
1
作者
吴俊
费思佳
+5 位作者
沈博
张瀚文
黄剑锋
潘琦
赵建春
丁大勇
《协和医学杂志》
CSCD
2021年第5期736-741,共6页
糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)是糖尿病最常见的慢性并发症之一。基于临床症状体征以及电生理检查的传统DPN诊断方法主要用于检测大神经纤维病变,而DPN最早出现损伤的部位是小神经纤维。角膜共聚焦显微镜(cor...
糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)是糖尿病最常见的慢性并发症之一。基于临床症状体征以及电生理检查的传统DPN诊断方法主要用于检测大神经纤维病变,而DPN最早出现损伤的部位是小神经纤维。角膜共聚焦显微镜(corneal confocal microscopy,CCM)能够在高倍镜下分析角膜神经纤维的变化,是一种快速、可重复、定量测量小神经纤维病变的无创技术,可早期诊断DPN并前瞻性评估神经形态学改变,具有良好的应用前景。本文就CCM评估糖尿病神经病变的临床应用研究以及CCM相关人工智能分析方法进行综述,以期为临床诊疗提供借鉴。
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关键词
人工智能
深度学习
角膜共聚焦显微镜
糖尿病周围神经病变
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职称材料
多模态深度学习及其在眼科人工智能的应用展望
被引量：
7
2
作者
李锡荣
《协和医学杂志》
CSCD
2021年第5期602-607,共6页
深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉...
深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉学科研究方向。在临床场景中,医生为了实现更精准的诊断,往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本进行综合分析和判断。本文介绍面向此类场景的多模态深度学习的基本概念和工作原理,结合具体案例分析多模态深度学习在眼科领域的研究进展、应用情况及技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。
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关键词
多模态深度学习
眼科
人工智能
辅助诊断
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职称材料
题名
基于角膜共聚焦显微镜的神经纤维人工智能分析方法
被引量：
2
1
作者
吴俊
费思佳
沈博
张瀚文
黄剑锋
潘琦
赵建春
丁大勇
机构
西北工业大学电子信息学院
中国医学科学院
北京
协和医学院研究生院
国家老年医学中心中国医学科学院老年医学研究院
北京
医院眼科
国家老年医学中心中国医学科学院老年医学研究院
北京
医院内分泌科
北京致远慧图科技有限公司人工智能实验室
出处
《协和医学杂志》
CSCD
2021年第5期736-741,共6页
基金
国家重点研发计划(2020YFC2009006,2020YFC2009000)
陕西省自然科学基础研究计划(2020JM-129)
+1 种基金
西北工业大学硕士研究生创意创新种子基金(CX2020162)
西北工业大学国家级大学生创新创业训练计划(S202010699207,S202010699630)。
文摘
糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)是糖尿病最常见的慢性并发症之一。基于临床症状体征以及电生理检查的传统DPN诊断方法主要用于检测大神经纤维病变,而DPN最早出现损伤的部位是小神经纤维。角膜共聚焦显微镜(corneal confocal microscopy,CCM)能够在高倍镜下分析角膜神经纤维的变化,是一种快速、可重复、定量测量小神经纤维病变的无创技术,可早期诊断DPN并前瞻性评估神经形态学改变,具有良好的应用前景。本文就CCM评估糖尿病神经病变的临床应用研究以及CCM相关人工智能分析方法进行综述,以期为临床诊疗提供借鉴。
关键词
人工智能
深度学习
角膜共聚焦显微镜
糖尿病周围神经病变
Keywords
artificial intelligence
deep learning
corneal confocal microscopy
diabetic peripheral neuropathy
分类号
R-1 [医药卫生]
R770.4 [医药卫生—眼科]
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职称材料
题名
多模态深度学习及其在眼科人工智能的应用展望
被引量：
7
2
作者
李锡荣
机构
中国人民大学数据工程与知识工程教育部重点
实验室
中国人民大学信息学院
人工智能
与媒体计算
实验室
北京致远慧图科技有限公司人工智能实验室
出处
《协和医学杂志》
CSCD
2021年第5期602-607,共6页
基金
北京市自然科学基金面上项目(4202033)
北京市自然科学基金-海淀原始创新联合基金(19L2062)
北京市科委医药协同创新专项课题(Z191100007719002)。
文摘
深度学习的强学习能力和高易用性使其成为当前主流机器学习算法和医学人工智能的核心技术。鉴于医学影像在健康筛查、疾病诊断、精准治疗、预后评估等诸多任务中的关键作用,用于医学影像结构分析与语义理解的深度学习正成为重要的交叉学科研究方向。在临床场景中,医生为了实现更精准的诊断,往往需要同时参考不同类型、不同模态的影像样本进行综合分析和判断。本文介绍面向此类场景的多模态深度学习的基本概念和工作原理,结合具体案例分析多模态深度学习在眼科领域的研究进展、应用情况及技术挑战,并对该技术的应用前景作出展望。
关键词
多模态深度学习
眼科
人工智能
辅助诊断
Keywords
multi-modal deep learning
ophthalmology
artificial intelligence
assisted diagnosis
分类号
R77 [医药卫生—眼科]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于角膜共聚焦显微镜的神经纤维人工智能分析方法
吴俊
费思佳
沈博
张瀚文
黄剑锋
潘琦
赵建春
丁大勇
《协和医学杂志》
CSCD
2021
2
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
多模态深度学习及其在眼科人工智能的应用展望
李锡荣
《协和医学杂志》
CSCD
2021
7
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职称材料
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