机器视觉如何促进眼科学

近年来，由于医生对新技术的贡献，眼科学领域取得了令人激动的进步。这技术是机器视觉。从协助进行激光眼科手术到帮助盲人重见光明，机器视觉正在使人们的生活变得更好。

眼科与机器视觉

机器视觉使自动化计算机系统具有查看能力。这使医生，科学家和工程师可以创建新的检查工具，影像诊断程序，甚至可以替代自然视觉的设备。机器视觉与深度学习相结合，使成像和诊断的成本更低且更易于访问。嵌入式视觉已被用于干眼病等疾病。树突状细胞内分段的检测是一种非侵入性且反应灵敏的生物标记，可确定相关角膜炎症的严重程度。通过将体内共聚焦显微镜与深度学习结合使用，诊断和治疗的准确性得到了提高。

机器视觉和眼科学的进展

改善当前技术是许多医生和科学家的主要目标。您在本地眼科医生那里看到的工具正在发生重大变化，使它们更易于使用，侵入性更小且更准确。更加智能的工具可以帮助医生及早诊断问题，更好地治疗眼部疾病。这是一些最先进的技术。

角膜测厚法用于通过超声设备测量角膜的厚度。使设备与眼睛表面接触。它有助于诊断角膜疾病，并为眼科手术做好准备。青光眼视神经头分析仪是另一个最近的改进。该设备创建视神经的诊断质量图像，并确定是否存在因青光眼引起的损害。

借助手持式超声波设备，A扫描浸入式超声波可以测量眼睛的长度，以寻找眼内的肿块。新型扫描仪甚至可以在不与眼睛物理接触的情况下执行诊断。B扫描超声用于查找有关眼睛内部结构的详细信息。这些图像可用于查找与视网膜，巩膜，眼眶，玻璃体和晶状体有关的问题。

眼科和机器视觉的未来

机器视觉和眼科的未来是光明的。对于青光眼患者，科学家希望开发一种神经网络，以进一步改善疾病检测。机器视觉将有助于检测甚至最细微的变化以及对视神经的进行性损害。当前的治疗方法将得到改进，以避免将来发生危险的侵入性手术。

眼科面临的挑战之一是当前的AI屏幕系统使用二维图像并且缺乏立体感。荧光素血管造影，眼底照相和光学相干断层扫描血管造影等技术正在提高数据集的质量。通过在未来的AI算法中将机器视觉与多模式成像结合使用，将有助于极大地改善基于AI的筛选。