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#OCT

52 篇

与"OCT"相关的眼科资讯

学术研究

STAGE挑战赛：用OCT图像预测青光眼视野指标

中山眼科中心与HDMI实验室联合发起STAGE挑战赛，旨在建立结构-功能关联模型——从光学相干断层扫描（OCT）图像直接预测青光眼患者的视野检查指标（如平均缺损、敏感度图等）。研究发布含401例OCT体积数据（每例256张横断面图像）及对应视野标签和人口学信息的标准化数据集，并提供统一评估框架。七支决赛团队均采用融合OCT图像与表格数据的双分支架构，其中使用任务特化OCT模型的团队表现最优。

#青光眼#人工智能#OCT +2
PubMed Ophthalmology
学术研究

AI通过眼底影像辅助阿尔茨海默病和帕金森病早期识别

研究综述了人工智能利用眼底照相（CFP）和光学相干断层扫描（OCT）影像识别阿尔茨海默病（AD）和帕金森病（PD）的最新进展。AD患者普遍存在视网膜神经节细胞层（GC-IPL）和视网膜神经纤维层（RNFL）变薄，AI基于OCT图像识别AD准确率达80%，结合OCT与眼底彩照可将轻度认知障碍（MCI）识别准确率提升至85%。PD患者则表现为RNFL普遍变薄、外丛状层增厚等特征，多模态AI模型实现100%敏感性和85%特异性。

#人工智能#阿尔茨海默病#帕金森病 +2
PubMed Ophthalmology
学术研究

AI识别冠状动脉斑块获组织学验证

研究用25处猪动脉粥样硬化斑块的OCT影像与对应组织切片进行精确配准，以组织学为金标准，评估AI模型与三名不同经验水平的医生对纤维、脂质和钙化成分的识别能力。结果显示，AI模型与组织学结果的Spearman相关性优于医生，尤其在脂质成分（中位34.3%）和纤维成分（中位65.0%）的定量上更接近真实值。

#AI医疗#OCT#组织学验证
PubMed Ophthalmology
学术研究

无代码AutoML实现OCT图像自动分类

研究者使用谷歌云Vertex AI平台，对434张公开OCT B扫描图像进行无代码自动机器学习建模，将图像分为ERM、LMH、MH和正常视网膜四类。模型整体平均精确率为0.988，精确率与召回率均为97.6%，其中MH和正常视网膜分类达到100%精确率与召回率。结果表明，临床医生无需编程即可快速构建高精度OCT分类模型。

#OCT#人工智能#玻璃体黄斑界面疾病
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学术研究

青少年1型糖尿病患者糖化血红蛋白升高与视网膜神经层变薄相关

该研究纳入294名9至21岁的1型糖尿病青少年（共578只眼），平均年龄15.8岁，中位糖化血红蛋白（HbA1c）为8.5%。通过光学相干断层扫描（OCT）测量视网膜各层厚度，发现内层神经视网膜（GCL+IPL）和外层视网膜厚度均与HbA1c呈负相关：HbA1c每升高1%，GCL+IPL厚度减少0.39 µm，外层厚度减少0.81 µm。即使尚未出现临床可见的糖尿病视网膜病变（DRD），神经层已出现变薄。

#糖尿病视网膜病变#OCT#青少年糖尿病
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学术研究

可解释AI预测儿童NF-1患者视力下降

研究团队利用光学相干断层扫描（OCT）数据，对168名儿童神经纤维瘤病1型（NF-1）患者开展可解释机器学习分析，构建了平衡随机森林模型，AUC-ROC达0.82。通过SHAP方法识别出具有临床意义的OCT异常阈值，并发现联合多个OCT异常特征可进一步提升特异性，旨在支持早期风险识别和个体化管理。

#AI医疗#OCT#NF-1 +2
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学术研究

OCT-FFR新算法诊断准确率达98.0%

一项前瞻性多中心单臂研究在4家中心纳入210名需接受经皮冠状动脉介入治疗的患者，同步进行传统FFR与新型OCT-FFR检测。OCT-FFR采用融合管腔分割与分叉识别的多任务学习算法，基于流体动力学建模计算压力梯度。在200个病变的符合方案分析中，以FFR≤0.80为金标准，OCT-FFR诊断准确率为98.0%，敏感性93.6%，特异性99.3%。

#OCT#FFR#冠状动脉
PubMed Ophthalmology
学术研究

深度学习辅助内窥OCT引导肉瘤活检

该研究针对未分化多形性肉瘤和黏液纤维肉瘤，利用前向式内窥光学相干断层扫描（OCT）结合深度学习模型，在手臂和腿部离体组织样本上进行正常与肿瘤组织分类。研究对比了5种2D模型和1种自定义3D卷积神经网络（CNN），在强度OCT通道中，3D CNN达到92.67%的最高准确率；偏振敏感OCT（PS-OCT）通道则更受益于现代2D架构与3D建模，光学轴方向性能提升达9.63%。结果证实内窥OCT可作为活检中实时、无标记的组织表征工具。

#OCT#深度学习#活检引导
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学术研究

低浓度阿托品可减缓儿童眼底伽马区扩大

LAMP研究对280名儿童开展为期3年的随机对照试验，分析不同浓度阿托品（0.05%、0.025%、0.01%）及安慰剂对视盘旁伽马区面积变化的影响。192名儿童完成全部随访。结果显示，伽马区面积增长在0.05%组最小（0.09±0.09 mm²），呈浓度依赖性；持续使用0.05%阿托品能有效抑制该区域扩大。

#近视防控#阿托品#伽马区 +1
PubMed Ophthalmology