#儿童神经眼科

多模态AI模型用OCT区分儿童多发性硬化症

研究团队利用加拿大病童医院前瞻性收集的3D光学相干断层扫描（OCT）数据，分析211次儿童多发性硬化症（POMS）患者扫描和52次非炎性神经系统疾病儿童扫描。通过融合原始图像与52个自动分割特征，构建早期融合多模态深度学习模型，在区分POMS与非炎性疾病时达到AUC 0.90。结果表明，结合空间图像信息与结构量化特征可显著提升诊断效能。