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【光明日報】致盲性眼病青光眼發(fā)病概率可實現(xiàn)個體精準(zhǔn)預(yù)測

近日,中國科學(xué)院計算技術(shù)研究所研究團(tuán)隊和愛爾眼科合作發(fā)布青光眼預(yù)測的科研成果,該研究成果在IEEE Transactions on Medical Imaging(IF=11.037)發(fā)表,題為“GLIM-Net: Chronic Glaucoma Forecast Transformer for Irregularly Sampled Sequential Fundus Images”。研究成果表明致盲性眼病青光眼發(fā)病概率可實現(xiàn)個體精準(zhǔn)預(yù)測,這將使青光眼患者在成為“患者”前就被發(fā)現(xiàn)成為可能。極大提升青光眼患者的早診早治率,從而進(jìn)一步降低青光眼致盲率。

這是繼今年2月“愛爾眼科-中科院計算所2023年戰(zhàn)略規(guī)劃會議”成功召開后,發(fā)布的又一個雙方合作研究成果。此研究對2000多幅時間間隔不一的眼底影像進(jìn)行立體化、全方位的深入研究,提出基于時間敏感自注意力機(jī)制的青光眼患病智能輔助預(yù)測算法,實現(xiàn)青光眼發(fā)病概率個體的精準(zhǔn)預(yù)測。

3月12日-3月18日是第16個“世界青光眼周”,今年的青光眼周主題是“關(guān)注青光眼:共識保視野,指南護(hù)光明”。青光眼是全球第二大致盲性眼病和排名首位的不可逆致盲性疾病,據(jù)估計,全世界約有7800萬人患有青光眼,到2040年,這一數(shù)字將升至1億1000萬。但由于青光眼早期癥狀不明顯,約有50%的青光眼患者會延誤就醫(yī),從而導(dǎo)致不可逆轉(zhuǎn)的視神經(jīng)損傷。

中華醫(yī)學(xué)會眼科學(xué)分會發(fā)布的《中國青光眼指南(2020)》顯示,2020年全球原發(fā)性青光眼患病人數(shù)超過7600萬,我國達(dá)到了2100余萬,其中致盲人數(shù)可達(dá)567萬。這其中慢性青光眼占半數(shù)以上,而慢性青光眼早期多無癥狀,發(fā)現(xiàn)時通常已是晚期,因此越早地發(fā)現(xiàn)、干預(yù)與治療青光眼,是防止青光眼致盲zui為重要的手段。

現(xiàn)階段已有的人工智能主要針對青光眼的診斷開展,通常通過自動分割視杯視盤計算杯盤比來診斷是否患有青光眼。而針對青光眼的早期預(yù)測問題,即通過輸入患者的一段時間內(nèi)的序列影像,判斷患者未來患有青光眼的可能性,鮮有研究。目前已有的算法DeepGF 基于LSTM(long short-term memory) 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)設(shè)計,存在檢測精度有限,且不能預(yù)測患者給定時刻患病的概率等不足。

針對現(xiàn)有算法存在的局限性,研究團(tuán)隊提出基于時間敏感自注意力機(jī)制的青光眼患病預(yù)測算法GLIM-Net,即輸入拍攝的序列眼底影像,以及對應(yīng)的時刻信息,輸出給定時刻患青光眼的概率;針對如何有效的編碼時間信息,研究團(tuán)隊進(jìn)一步提出了時間位置編碼模塊(Time Positional Encoding)和時間敏感的多頭自注意力模塊(Time-sensitive MSA),根據(jù)時間間隔調(diào)整對不同影像的關(guān)注度。

研究團(tuán)隊將提出的GLIM-Net與公開數(shù)據(jù)集SIGF和Tumor-CIFAR上的已有算法進(jìn)行了對比,結(jié)果顯示在SIGF數(shù)據(jù)集上,GLIM-Net取得了平均89.5%的準(zhǔn)確率,達(dá)到了業(yè)界zui優(yōu)水平,其他指標(biāo)也均為zui優(yōu);同時,在Tumor-CIFAR數(shù)據(jù)集上亦為業(yè)界zui優(yōu)。

本算法在預(yù)測一段時間內(nèi)青光眼患病概率的變化情況,可以看到,如果患者從陰性變成陽性,那么中間時刻患病概率是增加的,如果患者沒有轉(zhuǎn)陽,那么中間時刻患病概率無顯著增加,這進(jìn)一步說明了本算法在預(yù)測未來時刻患病概率的有效性。

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