基于人工智能的移动瞳孔测量系统与NPi-200对瞳孔光反射的比较,以及与眼相关标志物的相关性

科学领域:

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背景情况:

• 玻璃眼是不可逆转失明的主要原因,由于无症状的进展,经常被发现迟到.
• 早期发现青光眼对于预防视力丧失至关重要.
• 瞳孔光反射 (PLR) 是青光眼诊断中的一个关键指标.

研究的目的:

• 评估基于人工智能的智能手机瞳孔计的可靠性和诊断潜力,以检测青光眼.
• 为了评估AI学生表的性能与标准设备对比,并将测量与眼睛参数相关联.

主要方法:

• 实验1:在20名健康参与者中,将人工智能瞳孔计的测量与NPi-200设备进行了比较.
• 实验2:评估了46名参与者 (24名患有初级开角青光眼,22名对照) 与眼睛参数相关联的PLR.
• 额外的研究:分析了387名参与者的差异瞳孔测量 (103名青光眼,284名对照),以尽量减少光干扰.

主要成果:

• 人工智能瞳孔计在瞳孔大小和收缩速度方面与NPI-200有很强的相关性.
• 在更大的队列中,在青光眼患者和对照者之间发现了狭窄幅度和相对瞳孔大小变化的显著差异.
• 瞳孔测量参数,如收缩幅度,与视野损失有显著的相关性.

结论:

• 人工智能瞳孔测量仪是一种可靠且易于使用的青光眼查工具.
• 移动诊断工具,如人工智能瞳孔计,可以提高早期眼的检测.
• 这项技术有可能改善绿眼病患者的治疗结果.