人工智慧於視網膜疾病之應用

周昱百

《臨床醫學月刊》 86卷1期 (2020/07) Pp. 407-409

https://doi.org/10.6666/ClinMed.202007_86(1).0074

摘要

近年來，隨著各項醫學影像檢查的數位化發展、電腦演算法的進步與新型中央處理器（GPU）的快速成長和普及，使得人工智慧（artificial intelligence, AI）技術發展迅速，已經成為醫學領域研究的熱門項目之一。其中，由於AI技術的便捷性和高效性，使其在眼科的領域上，例如糖尿病視網膜病變、老年性黃斑部病變、青光眼等，針對疾病篩檢、遠端醫療、預後評估、治療決策等，表現出極有潛力的應用前景。

關鍵字

人工智慧（artificial intelligence, AI） ； 機器學習（machine learning, ML） ； 深度學習（deep learning） ； 視網膜疾病（retinal diseae） ； 糖尿病視網膜病變（diabetic retinopathy） ； 老年性黃斑部病變（age-related macular degeneration）

參考文獻

Molina-Casado JM, Carmona EJ, Garcia-Feijoo J. Fast detection of the main anatomical structures in digital retinal images based on intra- and inter-structure relational knowledge. Comput Methods Programs Biomed 2017;149:55-68.

Su Wang, Hongying LT, Lutfiah AT, et al. Localizing Microaneurysms in Fundus Images Through Singular Spectrum Analysis. IEEE Trans Biomed Eng 2017;64:990-1002.

van Grinsven MJJP, van Ginneken B, Hoyng CB, et al. Fast Convolutional Neural Network Training Using Selective Data Sampling: Application to Hemorrhage Detection in Color Fundus Images. IEEE Trans Med Imaging 2016;35:1273-84.

Garcia M, Sánchez CI, López ML, et al. Neural network based detection of hard exudates in retinal images. Comput Methods Programs Biomed 2009;93:9-19.

van Grinsven MJ, Lechanteur YT, van de Ven JP, et al. Automatic drusen quantification and risk assessment of age-related macular degeneration on color fundus images. Invest Ophthalmol Vis Sci 2013;54:3019-27.