目的:本文的目的是在眼科环境中对不同临床应用进行简洁的文献综述,从常用应用到较少主流方法。希望这本综述使读者能够更好地了解羊膜的生物学特性,以及可以使用AMT的指示和场景,同时从文献中提供了相关的证据,这可能是您感兴趣的。我们还提供了保存羊膜和应用方法的方法的更新。方法:文献搜索。使用搜索词“羊膜移植”,“羊膜和角膜”,“羊膜和眼科”,“羊膜和眼表面”以及“羊膜表面”以及“羊膜和眼睛”进行了PubMed搜索。使用PubMed数据库对文献进行了完整审查,直到01/05/20。使用的文章用英语编写,所有文章均已完整访问。审查文章和原始文章都用于此评论。考虑了与眼科有关的所有完整出版物。关键字:羊膜,羊膜移植,羊膜膜移植,羊膜膜
摘要 近年来,基于深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 引起了全球的极大兴趣。DL 已广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理,但对医疗保健的影响才刚刚开始。在眼科领域,DL 已应用于眼底照片、光学相干断层扫描和视野,在检测糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变、青光眼样视盘、黄斑水肿和老年性黄斑变性方面实现了强大的分类性能。眼部成像中的 DL 可与远程医疗结合使用,作为筛查、诊断和监测初级保健和社区环境中患者主要眼部疾病的可能解决方案。尽管如此,DL 在眼科中的应用也存在潜在挑战,包括临床和技术挑战、算法结果的可解释性、法医学问题以及医生和患者对 AI“黑箱”算法的接受度。DL 可能会彻底改变未来眼科的实践方式。本综述概述了针对眼科应用的最先进的 DL 系统、临床部署中的潜在挑战以及未来发展方向。
人工智能 (AI) 研究越来越多地报告了在眼科疾病以及全身性疾病的诊断和预后预测方面的成功结果。本综述的目的是详细说明如何利用 AI 进行诊断预测以改善临床环境。不断改进强调 AI 模型清晰度的方法至关重要。这使得评估从眼部成像中获得的信息并将其轻松纳入治疗决策程序成为可能。这将有助于在医疗保健环境中更广泛地接受和采用基于 AI 的眼部成像,将先进的机器学习和深度学习技术与新发展相结合。我们审查和评估了多项研究,包括基于 AI 的算法、视网膜图像、眼底和视神经头 (ONH) 照片以及广泛的专家评论。在世界各国和各个实验室开展的这些研究中,我们发现,通过比较大量图像并训练计算机,可以更快地做出那些复杂的诊断,例如从眼科图像中检测出全身性疾病,以及眼科疾病,并且具有更高的可预测性、准确性、灵敏度和特异性。现在很明显,可以利用人工智能来实现诊断的确定性。医学和工程领域之间的合作预示着,通过使用这些信息训练机器,未来医疗诊断的预测准确性和精确度将有望得到改善。然而,重要的是要记住,每一项新的发展都需要对各种社会、心理、伦理和法律法规进行新的补充或更新。
摘要 近年来,基于深度学习 (DL) 的人工智能 (AI) 引起了全球的极大兴趣。DL 已广泛应用于图像识别、语音识别和自然语言处理,但对医疗保健的影响才刚刚开始。在眼科领域,DL 已应用于眼底照片、光学相干断层扫描和视野,在检测糖尿病视网膜病变和早产儿视网膜病变、青光眼样视盘、黄斑水肿和老年性黄斑变性方面实现了强大的分类性能。眼部成像中的 DL 可与远程医疗结合使用,作为筛查、诊断和监测初级保健和社区环境中患者主要眼部疾病的可能解决方案。尽管如此,DL 在眼科中的应用也存在潜在挑战,包括临床和技术挑战、算法结果的可解释性、法医学问题以及医生和患者对 AI“黑箱”算法的接受度。DL 可能会彻底改变未来眼科的实践方式。本综述概述了针对眼科应用的最先进的 DL 系统、临床部署中的潜在挑战以及未来发展方向。
基于深度学习(DL)的摘要人工智能(AI)近年来引起了全球的巨大兴趣。dl在图像识别,语音识别和自然语言处理中已被广泛采用,但才开始对医疗保健产生影响。在眼科中,DL已应用于眼底照片,光学相干断层扫描和视野,在检测糖尿病性视网膜病变和早产性视网膜病时,达到了稳健的分类性能,青光眼样椎间盘,黄斑湿度和与年龄相关的念珠菌变性。dl可以与远程医疗一起使用,作为筛查,诊断和监测初级保健和社区环境中患者的主要眼科疾病的可能解决方案。尽管如此,在眼科中使用DL的DL也存在潜在的挑战,包括临床和技术挑战,算法结果的解释性,医疗问题以及医生以及患者对AI“ BlackBox”算法的接受。dl可能会彻底改变未来的眼科。本综述提供了针对眼科应用程序所描述的最新DL系统,临床部署的潜在挑战和前进的路径。
增强现实 (AR) 发展迅速,并已应用于医学、维修和文化遗产等许多领域。与其他专业不同,眼科与 AR 紧密相关,因为大多数 AR 系统都基于视觉系统。这里我们总结了 AR 在眼科中的应用和挑战,并为进一步的研究提供了见解。首先,我们说明了标准 AR 系统的结构并介绍了基本硬件。其次,我们系统地介绍了 AR 在眼科中的应用,包括治疗、教育和临床辅助。总之,还有很大的发展空间,需要研究人员付出更多的努力。在诊断和保护方面的应用可能值得探索。虽然硬件障碍目前制约了 AR 在眼科的发展,但随着技术的快速发展和更深入的研究,AR 将在未来发挥其潜力并在眼科中发挥重要作用。
哥伦比亚大学,美国纽约 眼科科学教授 BSCO 主任 Silverman 博士自 2012 年起担任 BSCO 主任,欢迎您参加 2024 BSCO。此介绍将概述课程,并为纽约市的访客介绍哥伦比亚、社区和城市。 9:00-11:00 眼部外科解剖学 Hermann Schubert,医学博士 哥伦比亚大学,美国纽约 临床眼科学和病理学教授 纽约长老会医院眼科病理学主任 Schubert 博士是纽约长老会医院的主治医师,专攻眼科病理学、糖尿病眼病、视网膜疾病和 AMD。Schubert 博士是兰开斯特眼科学课程眼部解剖科主任。他是 50 多篇出版物、15 部书籍章节和一本书籍的作者、合著者和编辑。他是《眼科调查》的联合编辑,并担任美国眼科学会写作委员会成员和视网膜和玻璃体科室主席七年。 11:00-12:00 视网膜神经节细胞的发育及其与大脑的连接;损伤后的更换和重新连接 Carol Mason,博士 美国纽约哥伦比亚大学 眼科科学和神经科学教授 Mortimer B. Zuckerman 心智脑行为研究所成员 校际规划主席 神经生物学和行为学博士项目联席主任
750-800 AM WELCOME AND INTRODUCTION Anne L. Coleman, MD, PhD 800-845 AM UCLA FACULTY LECTURES KERATOREFRACTIVE/CATARACT Moderator: Kevin M. Miller, MD 8:00-8:05 AM Welcome to the cataract and refractive surgery session Kevin M. Miller, MD 8:05-8:15 AM Dropless cataract surgery Shawn R. Lin, MD 8:15-8-45 AM You make the call: complex cataract and refractive surgery cases Moderator: Kevin M. Miller, MD Panelists: John D. Bartlett, MD, Shawn R. Lin, MD, Kenneth L. Lu, MD, Mitra Nejad, MD 845-930 AM 21st THOMAS H. PETTIT LECTURE 8:45-8:50 AM Introduction Kevin M. Miller,MD 8:50-9:20 AM 50年的白内障临床研究在私人执业中的临床研究Kenneth J. Hoffer,MD 9:20-9:30 AM讨论930-1000上午930-1000 AM Break 1000-1045 AM 1000-1045 AM 1000-1045 AM讲授神经 - 肥胖学的主持人:Anthony C. Arnold,MD 10:00-10:00-10:08 AMD AM DACRAID?Lhon Alfredo A. A. 10:26-10:32 AM我在Wilbrand的膝盖霍华德·R·克劳斯(M.非动脉前缺血性视神经病:一种神秘但可能治疗的疾病Joseph F.Rizzo III,MD 11:20-11:30 AM讨论
通过应用一组过滤器来处理数据,以产生最终响应(例如输出)。神经网络自行设置训练过程中使用的过滤器的权重。过滤器在训练阶段之前定义,但可以在学习过程中进行优化。在学习阶段,可以提高算法性能。在训练期间分配数据时,可以监督此阶段。它也可以是无监督的,在这种情况下,设备会创建自己的输入样本。算法的训练和开发阶段通常分为训练、验证和测试数据集。这些数据集不应重复:因此,其中一个数据集(例如,训练)中的图像不应在任何其他数据集(例如,验证)中使用。训练阶段使用的数据集可以作为子集,并且可以通过反向传播收集的信息进行优化。验证中使用的数据集用于选择参数和调整,以及实施训练条件。训练阶段结束后,使用独立的测试数据,这些数据是使用不同的设备从不同临床环境下的不同人群中捕获的。
1.Guthrie, G.J.:眼科手术讲座,伦敦,Burgess & Hill,1823 年。2.1820 年至 1905 年纽约眼科(后来是耳科)医院的早期会议记录和报告。3.Dunshee, K.H.:《当你经过时》,纽约,黑斯廷斯出版社,1952 年,第 58、91、209 页。4.Hone,P.:《日记,1828-1851》,由 Allan Nevins 编辑,纽约,Dodd,Mead & Co.,1927 年,卷。1 和