青光眼是一组异质性神经退行性疾病,其特征是视网膜神经节细胞及其轴突逐渐消失,现已成为全球不可逆性失明的主要原因.人工智能(AI)是由机器展示的智能,而深度学习(DL)是其中一个基于深度神经网络的分支,在医学成像领域取得了重大突破.在青光眼影像方面,已有越来越多的研究将DL应用于眼底图像以及光学相干断层扫描(OCT),以检测青光眼性视神经病变.有很好的结果显示,将DL技术整合到影像中进行青光眼评估是高效、准确的,这可能会解决当前实践和临床工作流程中的一些难题.但是,未来进一步的研究对于解决现存挑战至关重要,例如为不同研究之间的图像标记建立标准,将"黑匣子"的学习过程进行可视化,提高模型在未知数据集上的泛化能力,开发基于DL的实际应用程序,以及建立合理的临床工作流程,进行前瞻性验证和成本效益分析等.本文总结了AI应用于青光眼影像的最新研究现状,并讨论了对临床的潜在影响和未来的研究方向.
作者：Carol Y. Cheung；冉安然
来源：山东大学学报（医学版） 2020 年 58卷 11期
