科技日报ssr宁波2月6日电 (洪恒飞 高晓静 记者江耘)"经过眼科图画搜集和图画的智能化剖析，团队开发的根据人工智能的筛查模型，对多个社区人群的阿尔茨海默病筛查准确率达75%。"6日，中科院宁波资料所智能医学影像(iMED)团队赵一天研讨员向科技日报记者介绍，经过深入剖析和发掘眼睛结构改变与神经退行性疾病之间的联系，可潜在构成神经退行性疾病的前期检测计划。

神经退行性疾病的发病进程较长，日常很难被注意到，且往往不可逆转，对人体健康有长时间影响。现阶段，确诊这类疾病需求凭借磁共振成像等检测费用昂扬的手法，或许经过认知功用量表、基因检测、脊髓穿刺取脑脊液等办法。相关办法还存在指征含糊、伴有伤口、具有放射性等缺点，不适用于底层人群的大规模筛查。

为了探究眼底电商独立站视网膜结构改变与阿尔茨海默病之间的联系，iMED团队与四川大学华西医院、浙江省人民医院、北京大学第三医院、宁波大学隶属人民医院等多家医疗机构协作，搜集了大批量的阿尔茨海默患者的眼、脑数据，并将光学相干断层扫描血流成像(OCTA)的眼底图画作为首要剖析目标。

iMED团队介绍，光学断层扫描是一种先进的非侵入性成像技能，可呈现出眼底不同深度的结构，包含视网膜和头绪膜，还能够高精度扫描眼底结构中的血流改变，生成OCTA图画，这关于阿尔茨海默病引起的眼底血管改变的相关研讨具有重要含义。

该团队经过自主开发的智能剖析算法，对阿尔茨海默患者的眼底结构进行主动量化，并将计算出的生物目标与临床数据进行了横断面计算剖析。剖析显现，多种量化目标与阿尔茨海默病的发病具有明显相关性，包含血管密度、血管分形维数、血管弯曲度等。这一成果与临床先验一致相符。

根据此，该团队针对血流成像图画信息，规划了一个先进的AI模型来进行阿尔茨海默病的检测，在仅输入眼科图画到AI模型中后，便可快速判别该受试者是否患有阿尔茨海默病。

此外，该团队还展开了脑卒中和帕金森症等脑部疾病的眼科图画剖析和智能确诊模型的树立，成果均发现一些眼部生物目标与发病的计算相关性，为完成多种脑部疾病的快速便携筛查供给了新思路。

据悉，现在该团队正依托多中心展开大规模人群的盯梢调研，搜集具有临床研讨含义的序列数据，进一步剖析眼底结构改变与相关脑疾病发病进程的联系。

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