眼底血管识别人工智能技术-眼底血管识别人工智能技术有哪些

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于眼底血管识别人工智能技术的问题，于是小编就整理了4个相关介绍眼底血管识别人工智能技术的解答，让我们一起看看吧。

1. 眼底血管堵塞怎么治？
2. 眼底血管造影多少钱？
3. 眼底是眼瞳吗？
4. 谷歌如何使用人工智能预测心脏病的风险？

眼底血管堵塞怎么治？

如果出现眼底血管堵塞，应该尽快治疗。包括眼球***、前房穿刺、口服乙酰唑胺等降低眼压的措施。吸入95和C5混合气体。血管扩张剂的局部或全身应用。口服阿司匹林等。如果考虑动脉炎，激素应该应用于全身，并找出疾病的原因。如果是视网膜静脉阻塞，则主要是找出原因并治疗系统性疾病，包括黄斑水肿、血管炎口服激素和缺血性静脉阻塞视网膜激光凝固术。

眼底血管造影多少钱？

眼底血管造影一般需要100元到150元左右，具体价格与当地物价及医院级别等方面有关，详细价格可以到当地医院进行了解。平时在生活上要注意做好对眼睛的保护，不要让眼睛长期处于疲劳的状态，应该要让眼睛得到适当的休息。必要的时候还可以滴用一些眼药水来进行缓解疲劳。

眼底是眼瞳吗？

眼底指的是眼球内部后部的部分，包括视神经盘、黄斑、眼底血管等结构，通过眼底检查可以观察和评估眼球内部的情况。眼瞳（瞳孔）是眼球的一个部分，位于虹膜的中央，通过调节大小来控制进入眼球的光线量。眼底检查和眼瞳是不同的概念，眼底检查是通过观察眼底结构来评估眼球的健康状况，而眼瞳是眼球的一个部分，负责调节光线进入眼球。

谷歌如何使用人工智能预测心脏病的风险？

医生可以通过对眼睛的检查可以发现一些疾病的迹象，包括糖尿病和高血压等。Google已经将这一现实与深度学习算法结合起来，将诊断潜力提升到一个新的水平。凭借其系统，Google的深度学习技术可以简单地使用视网膜图像预测任何特定个体的心血管风险。

Google Research最近在一项题为“通过深度学习及视网膜眼底照相预测心血管危险因素”的研究中详细介绍了这个新系统，并，研究人员使用284335名患者的数据训练深度学习算法。

利用这些数据，深度学习系统得到了培训，以识别某些健康问题和风险因素，例如高血压或患者是吸烟者还是非吸烟者。其区分吸烟者和非吸烟者的准确率达到71％，而系统通过预测患者的平均收缩压差异是否在11mmHg以内来确定血压。

这超出了人类医生的能力，他们通常能够区分正常血压或高血压的人，但无法估计收缩压。该系统还可以使用视网膜图像来预测风险因素，Google称这些因素包括患者的性别和年龄等。

除了识别风险因素之外，Google的深度学习算法学会以“相当”高的准确率预测心血管***（如心脏病发作或中风）的可能性。例如，一项测试显示70％的准确性，用于确定两名患者中的其中一名患者在拍摄视网膜图像后发生了重大心血管***。

谷歌2月20日在《自然生物医学工程》杂志上发表论文，论证深度学习模型如何利用视网膜图像来检测患者的年龄、性别、吸烟状况和收缩压；计算心血管危险因素；并预测未来五年发生重大心脏不良***的风险。此举标志医疗行业成为AI落地的核心场景之一。未来人工智能将从发现错误、帮助解决罕见疾病、协助手术、预测疾病等四方面塑造新医学。

第一、创新&谷歌将人工智能和医疗完美结合

视网膜眼底图像是通过瞳孔拍摄的眼睛后部的照片。100多年来，这些图像一直用于检测眼病。现在Google为视网膜图像引入了一种令人惊讶的新用途：结合人工智能，他们还可以预测患者心脏病发作或中风的风险。

当今主流心血管风险计算器(如***队列方程、Framingham和系统冠状动脉风险评估)的一个问题是，它们需要输入多个特征，如血压、体重指数、葡萄糖和胆固醇水平等。以产生疾病风险结果。美国心脏病学会的实践创新和临床卓越***的一项研究得出结论，不到30 %的患者可以获得计算10年风险所需的数据。

Google Brain发现，仅视网膜眼底图像就足以预测许多心血管危险因素。解剖特征模式是使用卷积神经网络提取的，卷积神经网络是一种擅长分析图像的计算模型。

研究人员对284335名患者的视网膜图像进行了模型训练，并在12026和999名患者的两个独立数据集上进行了验证。训练后的模型识别患者年龄为3.26岁，*** %的时间分辨性别，71 %的时间分辨吸烟者，计算血压时误差为11.23 mmHg。

谷歌的大脑向前迈了一步。研究人员发现，经过训练的模型可以预测患者未来五年70%的时间患心血管疾病的风险，接近已建立的风险计算器的准确率，而无需所有额外的数据输入。

深入学习经常因缺乏透明度和可解释性而受到批评，这阻碍了技术进入医疗卫生和[_a***_]制度等领域。但是Google Brain认为他们的方法是合理的。它***用注意力技术来确定哪些像素对预测特定心血管危险因素最重要：例如，血管是确定血压的关键特征。

到此，以上就是小编对于眼底血管识别人工智能技术的问题就介绍到这了，希望介绍关于眼底血管识别人工智能技术的4点解答对大家有用。

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