人工智能在小儿眼科的研究进展(续)  

作　　者：陈楠[1] 蔡江怀 蒋沁[1] 曹国凡[1] 徐向忠[1] 丁喜艳 杨卫华 

机构地区：[1]南京医科大学附属眼科医院,210029

出　　处：《中国斜视与小儿眼科杂志》2021年第4期46-46,I0012,I0013,共3页Chinese Journal of Strabismus & Pediatric Ophthalmology

摘　　要：与斜视一样,高度的屈光不正和明显的屈光参差会导致弱视,但在儿童常规体检时很难发现。Van Eenwyk等人通过Brückner瞳孔红光反射成像和偏心光折射技术,自动捕获数字视频帧和瞳孔图像,分析6个月~6岁儿童弱视的危险因素,通过对比测试4种AI方法,结果显示最好的方法是C4.5决策树学习系统,与专家推荐转诊与否的金标准对比,准确度可达到77%,该方法不但在检测斜视的敏感度达82%,还成功检测出高度屈光不正以及明显的屈光参差并将转诊率提高到90%;。屈光不正全球约有1.53亿5岁以上人群由于未矫正的屈光不正而导致视力损伤。

关 键 词：人工智能 自动捕获 屈光不正 屈光参差 专家推荐 反射成像 光折射 常规体检 

分 类 号：R778.1[医药卫生—眼科]