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新的视网膜扫描AI有助于查找疾病指标
研究人员已经开发了一种用于视网膜血管分割的轻型神经网络，可显着提高系统性疾病（例如高血压和痴呆症）的诊断准确性。这种创新的模型利用高级技术来imp ...
来源:英语研究新的视网膜扫描AI有助于查找疾病指标
在2025年2月25日星期二发布 看着我的眼睛|史蒂夫·朱维森（Steve Jurvetson）flickr flickr对于大多数人来说，我们的眼睛是我们看到世界的窗户。但是，此隐喻窗口也可以在另一个方向上使用，在没有侵入性程序的情况下提供无与伦比的循环系统的无与伦比的视图。在最近的预印纸中，英国的研究人员展示了一种有效识别和细分视网膜血管的方法，以提供至关重要的疾病指标，甚至超出眼睛健康，包括帕金森氏病，高血压，多发性硬化症和痴呆等。他们通过创建一个可以嵌入医疗设备中的轻量级神经网络来实现这一目标。
创新方法围绕着一个区域引导的注意网络，即使在具有有限的计算能力的设备上也有效地运行。这是通过整合深度可分离的卷积来实现的，从而在不牺牲准确性的情况下降低了网络的参数计数。这种复杂性确保该模型既有稳健又资源效率，与现有技术相比，准确性提高了详细的细分。这可以为在便携式诊断工具中更广泛的应用铺平道路，并有可能增强获得早期医疗干预措施的机会。
该网络的显着胜利之一是其使用称为逆关注（IAA）块的注意机制。这些障碍物在前景区域中磨练，明显地改善了分割对实际容器的关注，从而确保了视网膜的精致和复杂的结构被准确捕获。这有助于克服常见的成像挑战，例如低对比度和不平衡强度，通常会导致视网膜成像的准确性。
由Syed Javed，Tariq M. Khan，Abdul Qayyum，Arcot Sowmya，Imran Razzak