#角膜雾视

机器学习量化OCT角膜纤维化指标评估术后雾视

研究开发了一种基于机器学习的方法，利用临床常规使用的频域光学相干断层扫描（OCT）图像，对角膜纤维化进行定量分类。由于PRK术后明显雾视发生率低且为暂时性，研究者转而用具有永久性纤维化改变的Fuchs角膜内皮营养不良患者图像训练模型，再将其应用于PRK术后患者图像。结果显示，模型输出概率结合OCT衍生的纤维化参数，可提供可解释、可量化的角膜愈合评估指标。