#基层筛查

基于各向异性建模的翼状胬肉AI筛查新方法

研究提出一种无需专业标注、不依赖阳性样本的AI辅助诊断框架，通过构建眼表解剖图谱并改进细胞自动机模型，模拟翼状胬肉特有的各向异性生长模式，自动生成高质量训练样本。该方法突破传统AI诊断对大量人工标注数据的依赖，模型性能优于常规训练方式，适用于基层医疗机构和自我筛查，有助于早期识别翼状胬肉、降低视力损害风险。