全球首创！婴幼儿视功能人工智能评估技术登上《自然生物医学工程》

由于语言前婴幼儿检查因应度较低、适合的检查仪器和方法缺少等原因，客观评估婴幼儿视功能仍然是个难题。全球2000万以上的视觉受损婴幼儿无法被及时发现而终生致盲，造成了沈重的社会开销。

中山大学中山眼科中心刘奕志教授和林浩再配教授找到长时间和视觉受损婴幼儿的不道德模式差异，并利用深度自学技术，并在全球首次创建了基于不道德模式的婴幼儿智能视功能评估系统，用作客观筛查婴幼儿的视功能，及时发现语言前婴幼儿的视觉受损。近期研究成果“Discriminationofthebehaviouraldynamicsofvisuallyimpairedinfantsviadeeplearning”于2019年10月21日公开发表于《大自然》杂志的子刊《大自然生物医学工程》（NatureBiomedicalEngineering）。全文链接：https:///articles/s41551-019-0461-9林浩添教授讲解，该婴幼儿智能视功能评估系统在辨别婴幼儿视功能否损毁、损毁程度、损毁病因方面都有令人满意的展现出。

在该研究的基础上，中山大学中山眼科中心将研发基于手机客户端的婴幼儿智能视力筛查应用于场景。预计，父母只必须在家用于手机录音涉及较短视频，才可获得宝宝的可行性筛查情况。NatureBiomedicalEngineering在线公开发表的文章首页首次具体视觉受损和不道德模式的分析关系感官和不道德的准确协作是生物存活和演化的基础。

视觉是人类最重要的感官，既往研究指出，视觉和不道德表型之间不存在一定的对应关系。然而，视力丧失如何影响个体不道德模式变化，在相当大程度上依然是不得而知的。本研究通过分析4196事例婴幼儿的行为学表型视频大数据，定量对比有所不同视功能群体4大类、13个不道德特征的再次发生频率及相当严重程度，首次具体了斜视、眼球抽动、代偿头位等11个标志性的医学不道德体征，与婴幼儿视觉受损的分析关系。

视觉受损和不道德模式分析关系的研究流程创意应用于时序拆分网络为核心的医学人工智能算法框架据理解，该研究创新性使用时序拆分网络（TemporalSegmentNetwork）来自律自学、创建行为学表型在视频水平的特征模型。该算法融合稠密取样的策略和视频水平的监督，以构建对动态视频数据集的高效数值。非常简单来说，该算法使用基于分段结构的稠密取样方案，从完整视频序列中萃取短片段，再行从取样片段的挤满信息中，已完成视频水平的预测和推测。

辅助的光流网络将通过一致性分段函数，展开统合，超过有所不同片段分数融合的效果，以产生最后的分类概率。使用时序拆分网络自我自学表型特征婴幼儿智能视功能评估系统将走出医院和家庭人工智能筛查模型用作具体婴幼儿视觉缺失病因具备出色的敏感性与特异性据介绍，该研究为创建低准确性和特异性的婴幼儿智能视功能评估系统获取有可能。研究结果表明，通过不道德模式的视频记录来评估婴幼儿的视觉功能，智能评估系统除了可以检测轻度和重度视觉受损，在病因临床方面也有令人满意的展现出。“先天性白内障的临床准确率高达93%，其他疾病也在80%以上。

”林浩添教授讲解。

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