基于角膜共聚焦显微镜的神经纤维人工智能分析方法

作     者：吴俊 费思佳 沈博 张瀚文 黄剑锋 潘琦 赵建春 丁大勇 WU Jun;FEI Sijia;SHEN Bo;ZHANG Hanwen;HUANG Jianfeng;PAN Qi;ZHAO Jianchun;DING Dayong

作者机构：西北工业大学电子信息学院西安710072 中国医学科学院北京协和医学院研究生院北京100730 国家老年医学中心中国医学科学院老年医学研究院北京医院眼科北京100730 国家老年医学中心中国医学科学院老年医学研究院北京医院内分泌科北京100730 北京致远慧图科技有限公司人工智能实验室北京100872 

出 版 物：《协和医学杂志》 (Medical Journal of Peking Union Medical College Hospital)

年 卷 期：2021年第12卷第5期

页      面：736-741页

学科分类：1010[医学-医学技术（可授医学、理学学位）] 10[医学] 

基　　金：国家重点研发计划(2020YFC2009006,2020YFC2009000) 陕西省自然科学基础研究计划(2020JM-129) 西北工业大学硕士研究生创意创新种子基金(CX2020162) 西北工业大学国家级大学生创新创业训练计划(S202010699207,S202010699630) 

主　　题：人工智能 深度学习 角膜共聚焦显微镜 糖尿病周围神经病变 

摘      要：糖尿病周围神经病变(diabetic peripheral neuropathy,DPN)是糖尿病最常见的慢性并发症之一。基于临床症状体征以及电生理检查的传统DPN诊断方法主要用于检测大神经纤维病变,而DPN最早出现损伤的部位是小神经纤维。角膜共聚焦显微镜(corneal confocal microscopy,CCM)能够在高倍镜下分析角膜神经纤维的变化,是一种快速、可重复、定量测量小神经纤维病变的无创技术,可早期诊断DPN并前瞻性评估神经形态学改变,具有良好的应用前景。本文就CCM评估糖尿病神经病变的临床应用研究以及CCM相关人工智能分析方法进行综述,以期为临床诊疗提供借鉴。