中山大學中山眼科中心全球首創(chuàng)的嬰幼兒視功能人工智能評估技術發(fā)表于《自然生物醫(yī)學工程》
由于難以客觀評估嬰幼兒視功能，全球2000萬以上的視覺損傷嬰幼兒不能被及時發(fā)現(xiàn)而終生致盲，造成了沉重的社會負擔。中山大學中山眼科中心劉奕志教授和林浩添教授發(fā)現(xiàn)正常和視覺損傷嬰幼兒的行為模式差異，并利用深度學習技術，并在全球首次建立了基于行為模式的嬰幼兒智能視功能評估系統(tǒng)，用于客觀篩查嬰幼兒的視功能，及時發(fā)現(xiàn)語言前嬰幼兒的視覺損傷。最新研究成果“Discrimination of?the behavioural dynamics of visually impaired infants via deep learning”于2019年10月21日發(fā)表于《自然》雜志的子刊《自然生物醫(yī)學工程》（Nature Biomedical Engineering）。▲Nature Biomedical Engineering在線發(fā)表的文章首頁
▲10月22日，劉奕志教授和林浩添教授及其團隊面向媒體發(fā)布了這一重磅研究成果。
知覺和行為的精確協(xié)作是生物生存和進化的基礎。視覺是人類最重要的知覺，既往研究表明，視覺和行為表型之間存在一定的對應關系。然而，視力喪失如何影響個體行為模式變化，在很大程度上仍然是未知的。本研究通過分析4196例嬰幼兒的行為學表型視頻大數(shù)據(jù)，定量對比不同視功能群體4大類、13個行為特征的發(fā)生頻率及嚴重程度，首次明確了斜視、眼球震顫、代償頭位等11個標志性的醫(yī)學行為體征，與嬰幼兒視覺損傷的量化關系。創(chuàng)新應用時序分割網(wǎng)絡為核心的醫(yī)學人工智能算法框架本研究創(chuàng)新性采用時序分割網(wǎng)絡（Temporal Segment Network）來自主學習、建立行為學表型在視頻水平的特征模型。該算法結合稀疏采樣的策略和視頻水平的監(jiān)督，以實現(xiàn)對動態(tài)視頻數(shù)據(jù)集的高效擬合。簡單來說，該算法采用基于分段結構的稀疏采樣方案，從原始視頻序列中提取短片段，再從采樣片段的聚集信息中，完成視頻水平的預測和推斷。輔助的光流網(wǎng)絡將通過一致性分段函數(shù)，進行整合，達到不同片段得分融合的效果，以產(chǎn)生最終的分類概率。本研究為建立高準確性和特異性的嬰幼兒智能視功能評估系統(tǒng)提供可能。研究結果表明，通過行為模式的視頻記錄來評估嬰幼兒的視覺功能，智能評估系統(tǒng)在檢測輕度和重度視覺損傷以及病因診斷方面都有令人滿意的表現(xiàn)。與傳統(tǒng)的檢測方法相比，該系統(tǒng)對技術支持和嬰兒合作的需求較少，可行性和準確性都更高。此外，該系統(tǒng)可作為視覺發(fā)育臨床研究的技術支持，對于進一步探究和明確嬰幼兒的視覺發(fā)育規(guī)律具有重要意義。▲人工智能篩查模型用于明確嬰幼兒視覺缺陷病因
具有優(yōu)異的敏感性與特異性
?研究背景介紹?中山大學中山眼科中心一直致力于醫(yī)療技術的研發(fā)與創(chuàng)新，引領眼科服務水平的發(fā)展。2018年5月成立首個全國醫(yī)學人工智能新型臨床專科，定位人工智能診療平臺研發(fā)、臨床試驗、應用服務推廣三大任務。?？凭哂袌詫嵉墓ぷ骰A及人才團隊，在劉奕志教授和林浩添教授的帶領下，已完成眼科大數(shù)據(jù)資源池建設（Science 2015），研發(fā)白內障新療法成功應用于臨床（Nature 2016），創(chuàng)建全球首個人工智能白內障診療云平臺（Nat. Biomed. Eng. 2017，封面論文）和青少年近視個體智能化預測系統(tǒng)（PLOS Medicine 2018），開啟全球首個眼科人工智能機器人門診，并聯(lián)合多家眼科單位完成全球首項人工智能多中心臨床對照試驗研究（EClinicalMedicine?2019，封面論文）。?？圃趪抑攸c研發(fā)計劃，粵港澳大灣區(qū)醫(yī)療技術發(fā)展重點項目及廣東省重點領域研發(fā)計劃等重大科研項目支持下，在人工智能醫(yī)療領域達國際先進水平。全文鏈接：https://www.nature.com/articles/s41551-019-0461-9
來源：中山大學中山眼科中心
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