孙铁 张雨晴 邵毅
基金项目：国家自然科学基金资助（编号：）；江西省重点研发项目(编号：BBG）；江西省杰出青年科学基金（编号：BAB、BAB）；江西省教育厅人才计划项目（编号：BCBL）；江西省基层卫生适宜技术“星火推广计划”项目（编号：）；江西省卫计委科技计划面上项目（编号：、）；江西省卫计委中医药科技计划项目（编号：8A）
作者单位：江西省南昌市，南昌医院
1.摘要
随着诊断技术的进步，人们对眼部的结构及其相关病变有了更为深入的了解：角膜共聚焦显微镜可提供角膜内不同层次的详细视图；而数字图像则能提供丰富的形态数据集。为了能够自动提取与眼科疾病相关的临床信息，在对正常角膜进行评估的同时识别异常的角膜，人们将人工智能（artificialintelligence，AI）与眼部结构联系起来。与传统的信息处理技术相比，AI具有更高的准确性，并能进行快速、无创的综合分析。基于神经网络的机器学习和深度学习方法能够识别、定位和量化大量眼科疾病中的病理特征，并作出推断或预测。AI的应用前景包括自动检测疾病的发生、筛选、诊断分级以及治疗指导，治疗效果的量化以及全新治疗方法的鉴定。预测和预后功能进一步扩展了AI在眼科中的应用潜力，这将实现医疗保健的个体化以及大规模管理，协助眼科医生提供髙质量的诊断和治疗，并应对更复杂的临床难题。
2.关键词
人工智能；眼科疾病；共聚焦显微镜；人工神经网络；图像分类与分析
3.中国分类号
R.4
近年来，随着科技与医疗水平的发展，眼科疾病尤其是眼底病在临床中受到越来越多的