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使用人工智能检测、预测和分类视网膜脱离
摘要。本范围审查研究了用于检测、分类和预测视网膜脱离 (RD) 发生的机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 算法的现状。如果不及时治疗，这种严重的眼部疾病会导致视力丧失。通过分析眼底照相等医学成像方式，人工智能可以帮助在早期阶段检测周边脱离。我们搜索了五个数据库：PubMed、Google Scholar、ScienceDirect、Scopus 和 IEEE。两位审阅者独立进行了研究的选择及其数据提取。从收集的 666 篇参考文献中，有 32 项研究符合我们的资格标准。特别是，基于这些研究中使用的性能指标，本范围审查概述了使用 ML 和 DL 算法检测、分类和预测 RD 的新兴趋势和实践。
对非正式护理人员经验的定性研究
抽象引入早期筛查和治疗可以通过在早期发现和解决眼病来降低失明的发生率。眼科医生机器人是一种自动化设备，可以同时捕获眼表和眼底图像，而无需眼科医生，因此非常适合初级应用。但是，设备筛选功能的准确性需要进一步验证。本研究旨在使用眼科医生机器人捕获的图像进行评估和比较眼科医生和深度学习模型的筛选精度，以确定一种既准确又具有成本效益的筛选方法。我们的发现可能会为远程眼筛的潜在应用提供宝贵的见解。方法和分析这是一项多中心的前瞻性研究，将招募来自3家医院的约1578名参与者。所有参与者将经历眼科机器人拍摄的眼表和眼底图像。此外，有695名参与者将用缝隙灯成像其眼表面。将收集来自门诊病历的相关信息。主要目的是通过接收器操作特征曲线分析，使用设备图像来评估眼科医生筛查对多种盲目引起的眼部疾病的准确性。靶向疾病包括角膜炎，角膜疤痕，白内障，糖尿病性视网膜病，与年龄相关的黄斑变性，青光眼视觉神经病和病理近视。次要目标是评估深度学习模型在疾病筛查中的准确性。此外，该研究的目的是比较眼科机器人机器人和缝隙灯在筛查角膜炎和角膜疤痕中使用Kappa测试之间的一致性。此外，将通过构建Markov模型来评估三种眼筛选方法的成本效益，基于非甲状化医学筛查，眼科医生 - 甲基甲基诊断和人工智能 - 甲基医疗筛查的成本效益。伦理和传播该研究已获得温州医科大学眼科和验光医院伦理委员会的批准（参考：2023-026 K-21-01）。这项工作将由同行评审出版物，国家和国际会议上的抽象演讲以及与其他研究人员共享的数据共享。
使用异质特征跨注意的神经网络
视网膜血管在检测视网膜疾病（包括高血压性视网膜病）中的生物标志物中起着关键作用。这些视网膜容器的手动识别既是资源密集的又耗时。自动化方法中血管分割的履带直接取决于眼底图像的质量。在亚最佳图像质量的实例中，应用基于深度学习的方法作为精确分割的一种更有效的方法。我们提出了一个异质的神经网络，结合了卷积神经网络和远距离空间特征挖掘变压器网络结构的局部语义信息提取的好处。这种跨注意网络结构增强了该模型在视网膜图像中处理血管结构的能力。在四个公开数据集上进行的实验证明了我们的模型在血管分割方面的出色性能以及高血压视网膜病变量化的巨大潜力。
医学中人工智能的分类（ADAM 框架）
这些测试展现了医生的一些关键特征：学习、决策和与人沟通的能力。技术已经通过机器学习在增强和狭义智能应用中补充了临床医生，从而增强了诊断、理解和治疗。8,9 一个突出的例子是人工智能增强的视网膜检查。这最初是为了鼓励全科和急诊临床医生不要放弃诊断性视网膜检查，也不要依赖于眼科医生的二次转诊。深度学习系统使用眼底照片以可接受的高灵敏度识别患有视乳头水肿的视盘、正常视盘和具有非视乳头水肿异常的视盘。10 这些创新扩展了独立医生的能力。政府正在认识并奖励这种潜力；例如，英国政府已承诺向慢性病预防、早期诊断和治疗领域的人工智能投入超过2亿英镑的资金。11
数据表 - Lanzol Relief
•在4个研究中的3个研究中观察到，在12个月维持15 mg或30 mg的维持治疗中，平均内分泌细胞计数略有增加。细胞密度平均每天比15毫克兰索拉唑以低于15毫克的兰索拉唑。在两项研究中维持治疗停止后约3个月后，这些观察结果是可逆的。•从正常变为简单增生的单一病例，在停止治疗后3个月内持续了一名患者。•对于狂热活检，与每天15毫克的兰索拉唑相比，发现兰索拉唑30毫克的平均胃蛋白阳性细胞密度和平均5-羟色胺阳性细胞密度。•在任何患者的眼底或肛门活检中，都没有看到类癌肿瘤或可见的内分泌细胞增殖的证据。
Kearns – Sayre综合征ptosis的管理
thalmology系在过去5年中逐渐减少两只眼睑的血液层，而没有发光或触发因素。眼科检查发现严重的双侧ptosis-在左眼上更明显，右眼5和7毫米处有pal裂；两只眼睛的上眼睑伸出仪的作用均为5毫米，额头上有超额肌肉作用，前额有皱纹（►图。1）。眼睑折痕从左眼不存在，右眼位于12毫米处。对眼运动性的评估显示出双侧眼科，带有负Charles Bell标志（►图。2）。直接和共识的显微镜反应是正常的。敏锐度在右眼为10/10-P2，左眼为8/10-P2。在裂缝检查时，两只眼睛的前部段正常，眼内压在12 mm Hg时。眼底检查显示非典型色素
女性脉络膜血症载体：准确诊断中基因检测和成像的重要性
抽象的脉络膜血症（CHM）是一种罕见的脉络膜化症，在100,000分之50,000至1中的发生率为100,000至1，标志着视网膜和脉络膜的进行性萎缩。绒毛膜血症是由CHM基因突变引起的，CHM基因编码了涉及囊泡运输的RAB伴随蛋白-1（REP-1）。通常被误诊为色素性视网膜炎（RP），将它们区分开是至关重要的。我们提出了一个最初误诊为RP的脉络膜血症病例，强调了基因检测和眼底自动荧光成像的重要性。准确的诊断对于适当的遗传咨询和及时参加新兴基因疗法至关重要。这种情况强调了多模式成像在指导绒毛膜血症的诊断过程中的作用。关键字：唱曲菌血症；色素性视网膜炎；基因疗法
眼科领域的人工智能和深度学习
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。
眼科中的人工智能和深度学习
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。
1此标签可能不是FDA批准的最新标签。对于...
完全处方信息1指示和用法velsipity用于在成年人中适度至严重活跃的溃疡性结肠炎（UC）治疗。2 DOSAGE AND ADMINISTRATION 2.1 Assessments, Medications, and Vaccinations Prior to First Dose of VELSIPITY Before initiation of treatment with VELSIPITY, assess the following: Complete Blood Count Obtain a recent (i.e., within the last 6 months or after discontinuation of prior UC therapy) complete blood count (CBC), including lymphocyte count [see Warnings and Precautions (5.1)].心脏评估获得心电图（ECG），以确定是否存在前期传导异常。在患有某些早期疾病的患者中，应寻求心脏病专家的建议[请参见警告和预防措施（5.2）]。肝功能测试获得了近6个月（即在过去6个月内）转氨酶和胆红素水平[请参见警告和预防措施（5.3）]。眼科评估在用velsipity的治疗开始接近包括黄斑在内的眼底的基线评估[请参见警告和预防措施（5.4）]。当前或先前的药物