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06-21
【图片来源：IBM 研究博客 作者：IBM 研究博客】 雷锋网记者：青光眼是世界上第二大致盲眼病。
在 40 岁及以上的人群中，青光眼影响着 3.5% 的人口。
2008 年，有 10,000 人受到这种疾病的影响，预计到 2018 年这一数字将增加到 10,000 人。
虽然现有的治疗方法可以阻止疾病的进展，但无法恢复视力。
因此，早期发现并及时干预是青光眼临床治疗的重要问题。
IBM研究院和纽约大学进行了一项“青光眼治疗”的研究。
雷锋网全文编译如下： 视野测试反映了患者整个视觉空间的视野范围，用于诊断各种疾病。
例如，青光眼引起的视神经损伤导致上视野和下视野出现特征性视野缺损。
虽然其他疾病会以与青光眼类似的方式影响视网膜结构，但对视力的影响往往非常不同。
因此，这些测试是诊断过程的一个组成部分。
不过，由于这些测试完全依赖患者的反馈，因此受到患者警惕性的主观影响。
众所周知，一天中的时间是影响患者在这些测试中表现的一个因素，早上的情况比中午的情况要好。
因此，一个人可能需要多次测试才能准确测量视力丧失情况。
从生物学的角度来看，我们知道视觉功能与视网膜结构之间存在着关系。
这里出现了一个有趣的研究问题：我们能否通过非侵入性技术成像直接从眼睛的结构估计视觉功能？答案是肯定的，因为 IBM 的研究人员发现视网膜成像数据中的信息可以帮助评估青光眼的存在。
IBM 研究中心与纽约大学合作，采用数据驱动的方法，利用深度学习技术来探索这个问题，以前所未有的精度从单个光学相干断层扫描 (OCT) 图像中估计视野指数 (VFI)。
），皮尔逊相关系数为0.88。
VFI是代表整个视野的国际指标，由人工智能准确捕捉，为未来可能利用这种分析快速评估患者视觉功能的技术奠定了基础。
这使得专业人员在收集诊断青光眼的数据时可以获得更精确的信息，而无需进行多次耗时的测试。
当已知青光眼目标位置时，传统的 OCT 结构测量，例如视网膜神经纤维层 (RNFL) 厚度和神经节细胞内丛状层 (GCIPL) 厚度，无法达到这种精度。
研究表明，OCT 捕获的结构测量包含与功能测量高度相关的信息，这在专业人员寻求诊断方法时非常有用。
青光眼的另一个重要挑战是其进展速度，这需要仔细分析多次就诊的数据。
IBM 研究利用机器学习解决了这个问题，机器学习表明它可以预测未来就诊时的视觉功能测试结果。
有一天，这种能力可以帮助专业人士更好地预测疾病的发作和进展，并相应地调整治疗方案。
该研究将于 4 月 28 日至 5 月 2 日在加拿大温哥华举行的 ARVO（视觉与眼科研究协会）年会上发表。
IBM 研究团队与纽约大学一起，将展示关于该研究各个方面的七份摘要。
青光眼检测和管理。
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