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我们知道，在怀孕期间进行测试可能会令人担忧，我们希望以下信息对您有所帮助，并使您放心。我为什么要进行此测试？您已被邀请参加此测试，因为您可能患有妊娠糖尿病（怀孕中的糖尿病）的危险因素。有时这缩写为GDM。妊娠糖尿病会在怀孕期间和出生后为您和您的婴儿造成问题。如果检测到条件并管理良好，可以降低风险。您可能会在怀孕期间的任何阶段（长达36周）向您提供此测试。如果您的妊娠期超过36周，则您的助产士或产科医生将讨论您的选择，如果有GDM正在发展的迹象。妊娠糖尿病是在怀孕期间出现的高血糖，通常在分娩后消失。它可以在怀孕的任何阶段发生，但在妊娠中期或三个月更常见。当您的身体无法产生足够的胰岛素（一种有助于控制血糖水平的激素）以满足怀孕期间的额外需求时，就会发生这种情况。
儿童中的近视（短视）
患者建议和联络服务（PALS）如果您对您的护理有任何疑问或疑问，我们建议您首先与负责的护士或部门经理交谈，因为它们最适合回答任何问题或快速解决问题。如果相关人员无法帮助解决您的关注，则可以联系PALS团队。我们就医院服务和经验的任何方面提供非正式的帮助，建议或支持。
利用扩展现实听觉生物反馈解决空旷空间近视问题，实现深空旅行
视觉调节是指人适应不同距离的能力。空旷空间近视是一种在飞行员身上观察到的现象，当飞行员在高空飞行时，空旷的天空中没有特定的物体可以聚焦，眼睛会选择聚焦在前方几米处而不是无穷远处 (Brown, 1957)。焦点随后不断变化，视力显著下降，导致无法检测到感兴趣的物体，也难以确定这些物体的大小 (Brown, 1957)。在长期太空飞行 (LDSF) 期间，宇航员面临着患上空旷空间近视的风险，因为太空一片漆黑，大部分时间都没有近距离物体可以聚焦。空旷空间近视的发生可能会导致宇航员识别太空碎片、卫星和即将来临的天体的速度变慢，对太空机组人员构成重大危险。在凝视毫无特征的黑暗天空时遇到的另一个危险是发生扫视眼球运动。研究表明，扫视眼球运动会导致远距离视觉出现明显差距，并且会显著降低视力（Schallhorn，1990）。
婴儿功能近视三维注册系统
而且获取过程也很耗时。此外，这种方法需要购买 3D 数字化仪，这也相对昂贵（成本约 3000 英镑）。相比之下，摄影测量方法是一种低成本的空间配准解决方案，因为它们可以通过一部智能手机轻松实现。8 摄影测量从不同角度对佩戴 fNIRS 设备的受试者拍摄多张照片。使用专业软件（例如 Metashape 10 ）将获取的 2D 照片转换为 3D 模型（点云或网格）。该软件分析照片中的视觉特征，首先估计与每张图像相关联的相机的位置。通过比较图像并识别共同的点和特征，摄影测量软件可以重建物体的 3D 表示（在我们的例子中是受试者的头部）。通过检查生成的 3D 点云或网格，可以确定光极相对于受试者颅骨标志的位置。然而，这个过程在计算上是昂贵的并且耗时的，因此它通常在实验之后进行，并且通常需要使用标准计算资源花费数小时。如果生成的 3D 模型不足以捕获所有光极的所有位置信息，则无法回忆起这些信息，因为对受试者的实验早已结束。除了上面概述的挑战之外，如果受试者是婴儿，由于他们几乎不断运动，EM 跟踪和传统摄影测量方法通常都不切实际。鉴于头部实际上是一个刚性物体，理论上婴儿受试者的运动不应妨碍有效的摄影测量。然而，在婴儿移动的情况下，传统的摄影测量方法面临着重大挑战。次优的照明条件，例如不均匀的照明或投射在婴儿脸上的阴影，会影响所获取图像的质量和清晰度。此外，当受试者处于运动状态时，有必要在生成的 2D 图像中遮蔽背景以隔离婴儿的头部。这些因素共同使得单相机摄影测量法在捕捉运动婴儿的准确可靠的 3D 头部模型方面面临极大挑战。最近，一种使用智能手机的结构照明深度相机获取拍摄对象 3D 头部模型的方法被实现用于空间配准。11结构照明深度相机的工作原理是将特定的光图案投射到视野中，并分析这些图案如何因被拍摄物体的形状而变形。深度相机可以使用这些信息来计算物体表面上每个点与相机的距离，从而生成物体的精确 3D 表示。与用于 fNIRS 配准的摄影测量法相比，结构化照明提供的直接获取的 3D 深度信息省去了将 2D 图像转换为 3D 模型所需的时间，从而允许用户在实验期间调整扫描过程，以确保模型覆盖扫描中的所有光极位置并具有足够的质量。此外，通过直接获取量化的深度信息，结构化照明方法可能比传统摄影测量法更准确、更可靠。虽然这种直接 3D 扫描方法不需要拍摄对象严格保持静止，但过度移动会影响扫描图像的质量。一次采集即可获取运动婴儿头部的完整 3D 模型通常是不可能的。因此，当将智能手机 3D 扫描方法应用于婴儿时，用户仍然需要从不同角度拍摄多张快照以生成部分 3D 表面，然后将它们拼接在一起形成完整的全头 3D 模型。虽然所需快照的数量远低于精确摄影测量所需的二维图像的数量，但这仍然会导致更长的采集时间、降低精度并无法获得即时结果。
从童年时期从微观恐怖到高近视
通过使光精确地关注视网膜，眼睛的轴向长度对于正常的视觉功能至关重要。成人眼睛的平均轴向长度为23.5毫米，但是调节眼轴向长度的分子机制仍然很少理解。欠发达会导致微疗法（定义为在妊娠前期的1岁或小于21毫米的轴向长度小于19毫米的小眼睛）。然而，持续的过度生长会导致轴向高近视（轴向长度为26.5 mm或以上）。这两种情况均显示出与全球明显的视觉发病率相关的高遗传和表型异质性。超过90个基因可以促进微观心脏病，几百个基因与近视相关，但诊断率较低。至关重要的是，仅发现了眼睛大小规范的遗传途径，直到现在才发现，有证据表明共享分子途径调节眼睛下或过度生长。提高我们对轴向长度终止的机械理解将有助于更好地告知我们微观粒细胞和近视的基因型 - 表型相关性，剖析近视中的基因 - 环境相互作用，并发展出可能影响整体眼睛增长的产后疗法。
用于基于八八的近视脉络膜新生血管形成的映射宏工具
近视脉络膜新生血管形成（MCNV）是许多视网膜疾病中最常见的病理近视的最常见危险性综合体之一。光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是一种新兴的非侵入性成像技术，最近被包括在MCNV的研究和处理中。但是，没有标准工具可以及时且可靠地分析MCNV的八颗图像。在这项研究中，我们提出了一个可自定义的ImageJ宏，该宏可自动使用八粒图像处理，并允许用户测量9个MCNV生物标志物。我们开发了一个三阶段图像处理管道，以使用宏来处理八幅图像。首先对图像进行手动描绘，然后使用高斯滤波器进行DINO。这是由Frangi滤波器和局部自适应阈值的应用。最后，使用墨西哥帽子过滤器获得了Skele的图像。从骨架化图像中计算出包括连接密度，容器直径和分形尺寸在内的九种血管生物标志物。在所有生物标志物的26八八张图像数据集上测试了宏。在计算的生物标志物值中出现了两个趋势。首先，病变大小的依赖参数（MCNV面积（mm 2）平均值= 0.65，SD = 0.46）显示较高的变化，而归一化参数（符合性密度（N/mm）：平均值= 10.24，SD = 10.63）在整个数据集中都是均匀的。计算值与现有文献中的手动调查一致。结果说明了我们的ImageJ宏是手动八片图像处理的替代方案，包括用于批处理处理和参数自定义的规定，提供了MCNV的系统，可靠的分析。
人工智能在近视领域的应用
随着计算机技术、大数据采集和成像方法的不断发展，人工智能（AI）在医疗领域的应用范围不断扩大，机器学习和深度学习在眼科疾病诊疗中的应用越来越广泛。近视作为视力损害的主要原因之一，全球患病率较高，早期筛查或诊断近视，结合其他有效的治疗干预措施，对维持患者的视觉功能和生活质量至关重要。通过眼底照相、光学相干断层扫描和裂隙灯图像的训练，以及通过远程医疗提供的平台，AI在近视的检测、诊断、进展预测和治疗方面显示出巨大的应用潜力。此外，基于其他形式数据的AI模型和可穿戴设备在近视患者的行为干预中也表现良好。不可否认，AI在近视的实际应用中仍存在一些挑战，例如数据集的标准化、用户的接受态度以及伦理、法律和监管问题。本文综述了AI在近视领域的临床应用现状、潜在挑战及未来方向，并提出建立AI融合的远程医疗平台将成为后疫情时期近视管理的新方向。
近视自行车和打招呼：与近视患者共情的游戏
近视是一种常见的视力问题，患者能清楚看清近处的物体，但看远处的物体却模糊不清 [29]。近视是由于眼球形状导致光线弯曲（折射）不正确，使图像聚焦在视网膜前方而不是视网膜上 [29]。一般来说，低度近视小于 3.0 屈光度（<-3.0 D），中度近视小于 6.0 屈光度（-3.0 D 至 -6.0 D），高度近视通常大于 6.0 屈光度（>-6.0 D）。近视是全世界最常见的眼部问题之一。例如，中国约有 6 亿居民患有近视 [53]，美国有 4% 的人口患有高度近视 [41]。对于非近视人群来说，通常很难体会不同程度的近视，因此，很难感受到近视患者的痛苦和不适[4]。我们认为，缺乏对近视人群的同理心可能会导致在为近视人群设计产品时考虑不周，并无意中造成可访问性问题。最近，虚拟现实（VR）游戏作为一种以非评判性但引人入胜和有趣的方式培养同理心的媒介显示出巨大的潜力[39]。VR 可以为玩家提供具象的第一人称视角，通过使用虚拟环境来体验不同严重程度的近视[2]。与手机或显示器上的传统显示不同，VR 为用户提供了深度体验，在这种不存在的场景中带来最多的基于视觉而非触觉的反馈[26]，这对患者体验的同理心有益，有利于情景模拟和沉浸式体验。