使用混合深度学习算法从眼底图像检测眼部疾病

根据世界卫生组织2020年发布的全球报告，目前全球至少有22亿人存在视力障碍，其中至少10亿人存在可以预防或尚未解决的视力障碍。 世界面临着重大的眼健康挑战，包括眼保健预防、治疗和康复服务的覆盖范围和质量不平等，缺乏训练有素的眼保健提供者，以及眼保健服务与卫生系统的整合不力等。

众所周知，80% 以上的视觉障碍是可以预防或治疗的。 眼底检查必须由视网膜专家进行才能做出正确的诊断，但人们只有在感到任何不适时才会咨询眼科医生。 虽然症状通常会进展得如此之快，以至于一旦发生疾病，就会导致昂贵的治疗和手术，但这种损害通常是不可逆转的，导致视力障碍甚至永久性视力丧失。

人工智能用于研究和开发有助于模拟和扩展人类智能的理论和方法，已应用于自动诊断、医学等多个研究领域。 近年来，人工智能（AI）技术与现代医学的交叉，使得有效、快速的疾病筛查成为可能。 EyeCheckup 是一款自动化软件设备，旨在分析眼底的数字彩色照片，以快速筛查视网膜和视盘疾病。

该研究的主要目的是评估自动筛查算法的性能，以检测基于彩色眼底图像的可操纵视网膜和视盘疾病，并确定其对可能疾病的敏感性和特异性。 为了对该系统进行临床验证，眼科医生将对图像进行评估，并将结果与​​人工智能算法进行比较。

排除后，本研究将招募多达 1528 名符合资格标准的受试者。 符合资格标准的参与者将在获得初级卫生保健提供者的书面知情同意后被招募。 受试者将通过食品和药物管理局 (FDA) 批准的眼科相机进行眼底摄影。 将根据提供给眼科相机操作员的特定 EyeCheckup 成像协议拍摄图像，然后由 EyeCheckup v2.0 设备进行分析。

研究中使用的方法和工具：

一、免散瞳相机拍摄眼底照片：使用佳能CR-2 AF、Topcon TRC-NW400和Optomed Aurora免散瞳眼底相机拍摄以视盘为中心和以中央凹为中心的眼底图像。 对于无法获得免散瞳图像的志愿者，将通过滴注托吡卡胺滴眼液散瞳，然后进行图像拍摄。 用于拍摄视网膜图像的佳能 CR-2 AF、Topcon TRC-NW400 和 Optomed Aurora 免散瞳眼底相机均已获得 CE 标志和 FDA 批准。

要做的测试：

I. 研究中每位志愿者使用三台不同相机获得的眼底图像将通过基于相机的 EyeCheckup 人工智能算法分别分析右眼和左眼。

二.视网膜和青光眼专家对佳能 CR-2 AF 图像进行评估，以进行系统的临床验证和结果比较，