人工智能在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南(2024)  

Guidelines for the application of artificial intelligence in optical coherence tomography angiography image analysis and ocular disease diagnosis(2024)

作　　者：《人工智能在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南(2024)》专家组 国际转化医学会眼科专业委员会 中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会 邵毅 陈新建 杨卫华 谭钢[4] 刘祖国[5] 陈蔚 许言午 柯碧莲 石磊 黄锦海 李世迎 迟玮[12] 计丹 接英[14] 龚岚[10] 胡亮 孙传宾[15] 马健 杨文利[14] 张慧 蔡建奇[17] 邵婷婷[10] 彭娟 赵慧[19] 刘光辉 苏兆安[15] 李程 邹文进 刘昳[22] 王佰亮 李凯军 邱坤良[23] 胡丽丹 邓志宏 廖萱[26] 文丹 黄明海 温鑫 李中文 肖鹏[12] 石文卿 唐丽颖 王燊 Expert Workgroup of Guidelines for Application of Artificial Intelligence in OCTA Image Analysis and Ocular Disease Diagnosis(2024);Ophthalmic Imaging and Intelligent Medicine Branch of Chinese Medicine Education Association;Ophthalmology Committee of International Association of Translational Medicine;SHAO Yi;CHEN Xinjian;YANG Weihua

机构地区：[1]不详 [2]国际转化医学会眼科专业委员会 [3]中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会 [4]南华大学附属第一医院 [5]厦门大学眼科研究所 [6]温州医科大学附属眼视光医院 [7]华南理工大学 [8]上海交通大学附属仁济医院 [9]安徽省第二人民医院(安徽省眼科医院) [10]复旦大学附属眼耳鼻喉科医院 [11]厦门大学附属翔安医院 [12]中山大学中山眼科中心 [13]中南大学湘雅医院 [14]首都医科大学附属北京同仁医院 [15]浙江大学医学院附属第二医院 [16]昆明医科大学第一附属医院 [17]中国标准化研究院 [18]广州医科大学附属第二医院 [19]上海交通大学医学院附属第一人民医院 [20]福建中医药大学附属人民医院 [21]广西医科大学第一附属医院 [22]南京中医药大学附属南京市中医院 [23]汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心 [24]浙江大学医学院附属儿童医院 [25]中南大学湘雅三医院 [26]川北医学院附属医院 [27]南宁爱尔眼科医院 [28]中山大学附属孙逸仙纪念医院 [29]温州医科大学附属宁波市眼科医院 [30]复旦大学附属金山医院 [31]厦门大学附属中山医院 [32]新乡医学院第一附属医院

出　　处：《眼科新进展》2024年第5期337-345,共9页Recent Advances in Ophthalmology

基　　金：国家自然科学基金(编号:82160195);江西省双千计划科技创新高端领军人才项目(编号:jxsq2023201036);江西省重大(重点)研发专项计划(编号:20223BBH80014)。

摘　　要：光学相干断层扫描血管成像(OCTA)是一种无创成像技术,可提供三维、信息丰富的血管图像。大量研究表明,OCTA技术在影像生物标志物量化、诊断和监测方面具有独特的优势,因此在实验及临床研究中得到了迅速的应用。图像分析工具可快速、准确地量化OCTA的血管和病理特征,从而大大提高了OCTA成像的价值。近年来,人工智能(AI)已成为最强大的图像分析方法,特别是基于深度学习的图像分析可提供各种情况下的精确测量,包括不同的疾病和眼部区域。在此,中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和国际转化医学会眼科专业委员会组织专家总结了国内外AI在OCTA图像分析和疾病诊断中的应用,其中包括脉络膜新生血管等病变的准确检测、视网膜灌注的精确量化以及可靠的疾病诊断,并分析目前面临的挑战和发展方向,经过多轮讨论和修改,形成了AI在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南,该指南旨在为临床提供新的见解和参考。Optical coherence tomography angiography(OCTA)is a non-invasive imaging technique that provides three-dimensional,informative vascular images.Numerous studies have shown that OCTA technology has unique advantages in biomarker quantification,diagnosis and monitoring,and has therefore been rapidly applied in experiments and clinical studies.Image analysis tools can quickly and accurately quantify vascular and pathological features,greatly improving the value of OCTA imaging.In recent years,artificial intelligence(AI)has become the most powerful image analysis method,especially deep learning-based image analysis,which can provide accurate measurements in various situations,including different diseases and eye regions.The Ophthalmic Imaging and Intelligent Medicine Branch of Chinese Medicine Education Association and the Ophthalmology Committee of International Association of Translational Medicine designated experts to summarize the application of AI in OCTA image analysis and disease diagnosis at home and abroad,including accurate detection of choroidal neovascularization and other lesions,accurate quantification of retinal perfusion,and reliable disease diagnosis.They also analyzed the current challenges and development directions.After multiple rounds of discussion and revisions,they drafted the guidelines for the application of AI in OCTA image analysis and ocular disease diagnosis,aiming to provide new insights and references for clinical practice.

关 键 词：光学相干断层扫描血管成像 人工智能 图像分析 疾病诊断 

分 类 号：R770.4[医药卫生—眼科]