跳转到主要内容
学术研究

黄斑中心与视盘中心眼底照相在眼龄预测中的表现比较

PubMed Ophthalmology (2026年6月1日)

摘要

该研究回顾性分析了5895名40岁以上患者(共12230对同日拍摄的黄斑中心与视盘中心彩色眼底照相),比较两种拍摄方式在深度学习年龄预测中的准确性及与疾病关联性。结果显示,黄斑中心照相的平均绝对误差更小(7.09年 vs 7.77年),两类预测结果整体一致性高(ICC=0.83),但存在系统性偏差。视网膜年龄差(RAG)与年龄相关性黄斑变性显著相关(OR=3.57),且该关联不受拍摄中心位置影响。

信息来源: PubMed Ophthalmology 发布于 2026年6月1日

要点速览

  • 研究基于5895名≥40岁患者的12230对同日黄斑中心与视盘中心眼底照相,开展深度学习年龄预测比较。
  • 采用已验证的深度学习模型分别预测年龄,并以平均绝对误差(MAE)、组内相关系数(ICC)和Bland-Altman分析评估性能。
  • 黄斑中心照相MAE为7.09年,低于视盘中心的7.77年;RAG与AMD显著相关(OR=3.57),且该关联不因拍摄中心不同而改变。

本站解读

这项研究用近1.2万张高质量配对眼底照相证实:黄斑中心照相比视盘中心照相在AI预测年龄上略准——误差小0.68年,虽差距不大,但统计学显著;更重要的是,无论用哪种照片算出的‘视网膜年龄差’,都能同样稳定地提示AMD风险,说明临床研究中不必强求统一拍摄位点,提升了真实世界数据采集的灵活性。

研究设计扎实:单中心十年跨度、超5800例患者、同一人同日双视角配对,控制了个体差异和时序混杂,可信度高于多数横断面AI研究;但毕竟是回顾性分析,且全部来自专科医院人群,外推到普通社区还需验证。

短期内不会改变临床操作——目前没有指南或产品将‘视网膜年龄差’纳入常规评估,更未进入诊疗路径;它仍是科研工具,离辅助诊断还有距离。国内情况有待确认。

常见问题

用我的眼底照相能算出眼睛老了多少岁吗?

目前还不能作为常规检查提供给个人。这项研究是在实验室环境下用大量标准化照片训练AI模型得出的结果,尚未转化为临床可用的检测服务。即使未来应用,也需结合其他检查综合判断。如有疑虑可咨询眼科医生。

黄斑中心和视盘中心拍的眼底照,哪个更有用?

从这项研究看,黄斑中心照相在AI年龄预测上略准(MAE小0.68年),但两者算出的‘视网膜年龄差’与AMD的关联强度一致。因此,在科研中两种都可用;临床常规检查仍以疾病导向为准,比如查黄斑病优先拍黄斑中心。

延伸阅读

学术研究

深度学习算法在眼底照相中识别青光眼的外部验证

研究对外部人群队列(鹿特丹研究,50-80岁共9837名参与者、19088只眼)验证了一种基于彩色眼底照相(CFP)的深度学习算法,该算法曾获AIROGS挑战赛冠军,训练数据为101442张黄斑中心CFP。结果显示:在95%特异性下,眼水平敏感度为70.6%,ROC-AUC为0.911;真阳性者视野损害更重(平均偏差-10.8 vs -5.8 dB);54%的真阳性者在确诊前4–7年即被算法标记;视盘中心CFP比黄斑中心CFP判别性能略优;视神经乳头显示不全显著降低阳性预测值。

#青光眼#人工智能#眼底照相 +1
PubMed Ophthalmology
学术研究

深度学习模型可准确区分脉络膜萎缩与相似眼病

研究开发并验证了三种深度学习模型,用于基于黄斑OCT容积图像区分脉络膜萎缩(CHM)、USH2A相关杆锥细胞营养不良及健康对照。数据来自262名参与者共535个OCT容积(Heidelberg Spectralis设备采集),其中80个容积进入独立测试集。结果显示,模型在测试集上体积级准确率和加权F1分数均优于两名不知情的眼科医生,且简单切片聚合与复杂混合架构性能相近。

#深度学习#OCT#脉络膜萎缩
PubMed Ophthalmology
学术研究

CNN、Transformer与Mamba模型在眼病分类中的性能对比

研究首次将Mamba架构应用于彩色眼底图像的多类别眼病自动分类,并在相同实验条件下对比了6种CNN、Transformer和Mamba模型在Eye Disease Image Dataset(EDID)上的表现。结果显示三类模型整体性能相近;对前三名模型进行logit级集成后略有提升,表明它们捕捉的视觉特征存在部分互补性。研究还指出,结构特征明显的眼病识别更稳定,而特征细微或重叠的类别仍具挑战性。

#AI医疗#眼底图像分析#深度学习
PubMed Ophthalmology