本發(fā)明涉及醫(yī)療輔助診斷，具體地說，是關于一種基于晶狀體功能和結構特征的人工智能(artificial?intelligence，ai)輔助老視治療分類系統(tǒng)及其應用。

背景技術：

1、老視影響著全球約18億人，未矯正或矯正不足的老視可能導致的潛在生產力損失估計為253.67億美元，占全球gdp的0.037％1,2。隨著老視嚴重程度的增加，通過手術脫鏡并提高生活質量的需求也在不斷增加6。老視人群手術方案的選擇目前尚無統(tǒng)一共識。手術的時間和標準尚不明確，導致屈光和白內障專家選擇各異。

2、選擇屈光或晶狀體手術的關鍵因素是全面評估晶狀體功能和結構，以獲得老視的客觀分類4,16。i-trace視功能分析儀的晶狀體失調指數(dysfunctional?lens?index,dli)通過考慮高階像差(higher-order?aberrations,hoa)、瞳孔大小和對比敏感度數據，提供晶狀體功能的客觀評估17,18。此外，pentacam利用scheimpflug圖像生成高分辨率3d圖像，提供精確的晶狀體結構評估19,20。掃頻光學相干斷層掃描(swept-source?optical?coherencetomography,ss-oct)也有助于評估晶狀體形態(tài)和密度。利用人工智能進行綜合分析，有可能實現老視的精確分類21。本發(fā)明引入了一種創(chuàng)新的基于ai的老視分類系統(tǒng)，該發(fā)明整合了晶狀體功能和結構特征，以幫助手術決策。

技術實現思路

1、本發(fā)明的目的是針對現有技術中的不足，提供一種基于晶狀體功能和結構特征的人工智能輔助老視治療分類系統(tǒng)及其應用。

2、第一方面，本發(fā)明提供了：一種基于人工智能的老視分類系統(tǒng)，其特征在于：包括構建了老視人群的晶狀體功能、結構以及影像學的綜合測量方法；應用ai輔助的聚類方法，綜合晶狀體結構與功能指標，對老視人群進行精準分類，得出診斷界值；構建評分系統(tǒng)。

3、作為一個優(yōu)選例，所述的構建了健康與老視人群的晶狀體功能、結構以及影像學的綜合測量方法：包括

4、(1)最佳矯正遠視力(best-corrected?distance?visual?acuity,bcdva)、矯正遠視力的近視力(distance-corrected?near?visual?acuity,dcnva)、近附加(addition,add)、眼壓(intraocular?pressure,iop)；

5、(2)前后段照相、晶狀體混濁分類系統(tǒng)iii(lens?opacities?classificationsystem?iii,locs?iii)分級；

6、(3)晶狀體生物測量：眼軸(axial?length,al)、前房深度(anterior?chamberdepth,acd)和晶狀體厚度(lens?thickness,lt)；

7、(4)晶狀體功能評估：測量晶狀體失調指數(dysfunction?lens?index,dli)、高階像差(higher?order?aberrations,hoa)和調制傳遞函數(modulation?transferfunction,mtf)；

8、(5)晶狀體結構測量：pentacam分析平均晶狀體密度(lens?density?bypentacam,ld-p)，晶狀體核分級(pentacam?nucleus?staging,pns)，前節(jié)掃頻光學相干斷層掃描(swept-source?optical?coherence?tomography,ss-oct)測量晶狀體前表面和后表面的曲率半徑，通過image?j定量分析ss-oct圖像的晶狀體密度(lens?density?by?ss-oct,ld-s)，勾畫出皮質、成年核和內層核的邊界，自動測量區(qū)域面積的平均和最大密度值。

9、作為一個優(yōu)選例，基于人工智能的老視分類系統(tǒng)，所述的應用ai輔助的聚類方法，綜合晶狀體結構與功能指標，對老視人群進行精準分類，將患者分為非晶狀體手術組(non-lens?surgery?group,nls)和晶狀體手術組(lens?surgery?group,ls)，通過受試者工作特征曲線(receiver?operating?characteristic,roc)計算最佳診斷界值。

10、作為一個優(yōu)選例，通過roc分析不同評分系統(tǒng)的診斷特異性和敏感性，根據auc及其對應的95％ci選擇診斷效率最高的最優(yōu)評分組合，結果發(fā)現dli聯合ld-p的分類診斷效能最高，而ld-s可作為輔助診斷指標，患者若被分類為ls組，建議進行晶狀體手術；否則，患者被分類為nls組，建議進行屈光手術。

11、第二方面，構建了一種老視自動精準分類的方法：其特征在于，輸入晶狀體結構與功能指標參數，應用ai算法進行精確計算，自動輸出分組結果并提供手術建議。該方法綜合晶狀體功能與結構參數的貢獻度，計算每個參數對總體的貢獻以及個體檢查數據在診斷界值中的比例，通過roc曲線分析，得分等于或大于臨界分值的，被分為ls組，否則分為nls組。

12、第三方面，本發(fā)明提供了一種老視智慧化門診系統(tǒng)，根據貢獻度最大的晶狀體結構與功能指標參數，在門診系統(tǒng)中自動提取后，后臺根據老視精準分類ai算法進行精確計算，得出分組結果，并輸出于門診系統(tǒng)，醫(yī)生根據分組結果指導手術方案選擇。

13、本發(fā)明優(yōu)點在于：本發(fā)明的目的開發(fā)一種基于ai的老視分類系統(tǒng)，綜合分析晶狀體的功能和結構特征，以輔助手術決策。

14、綜合分析：老視人群手術方案的選擇目前尚無統(tǒng)一共識，手術的時間和標準尚不明確，本發(fā)明通過ai將晶狀體結構和功能指標進行綜合分析應用。

15、精確分類：通過dli和晶狀體密度值，能夠精確地將患者分類為nls和ls組。

16、高效診斷：通過ai輔助的聚類分析、診斷界值、評分系統(tǒng)、roc等層層篩選，找到最佳的診斷界值方案。

17、自動化：開發(fā)的自動精準分類方法提供了便捷的自動診斷工具。

18、智慧化：開發(fā)老視智慧化門診系統(tǒng)，將上述分組結果用于臨床手術方案選擇。

技術特征：

1.一種基于人工智能(artificial?intelligence，ai)的老視分類系統(tǒng)，其特征在于：包括構建了老視人群的晶狀體功能、結構以及影像學的綜合測量方法；應用ai輔助的聚類方法，綜合晶狀體結構與功能指標，對老視人群進行精準分類，得出診斷界值；構建評分系統(tǒng)。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的老視分類系統(tǒng)，其特征在于，所述的構建了老視人群的晶狀體功能、結構以及影像學的綜合測量方法：包括

3.根據權利要求1所述的基于人工智能的老視分類系統(tǒng)，其特征在于，所述的應用ai輔助的聚類方法，綜合晶狀體結構與功能指標，對老視人群進行精準分類，將患者分為非晶狀體手術組(non-lens?surgery?group,nls)和晶狀體手術組(lens?surgery?group,ls)，通過受試者工作特征曲線(receiver?operating?characteristic,roc)計算最佳診斷界值。

4.根據權利要求1和3所述的基于人工智能的老視分類系統(tǒng)，其特征在于，通過roc分析不同評分系統(tǒng)的診斷特異性和敏感性，根據auc及其對應的95％ci選擇診斷效率最高的最優(yōu)評分組合，結果發(fā)現dli聯合ld-p的分類診斷效能最高，而ld-s可作為輔助診斷指標，患者若被分類為ls組，建議進行晶狀體手術；否則，患者被分類為nls組，建議進行屈光手術。

5.一種構建老視自動精準分類的方法：其特征在于，輸入晶狀體結構與功能指標參數，應用ai算法進行精確計算，自動輸出分組結果并提供手術建議。該方法綜合晶狀體功能與結構參數的貢獻度，計算每個參數對總體的貢獻以及個體檢查數據在診斷界值中的比例，通過roc分析，得分等于或大于臨界分值的，被分為ls組，否則分為nls組。

6.一種老視智慧化門診系統(tǒng)，其特征在于：根據權利要求1-5得到的貢獻度最大的晶狀體結構與功能指標參數，在門診系統(tǒng)中自動提取后，后臺根據老視精準分類ai算法進行精確計算，得出分組結果，并輸出于門診系統(tǒng)，醫(yī)生根據分組結果指導手術方案選擇。

技術總結
本發(fā)明涉及一種基于人工智能的老視分類系統(tǒng)，通過綜合分析晶狀體的功能和結構特征，以輔助老視手術決策。該系統(tǒng)利用i?Trace視功能分析儀評估老視人群的晶狀體功能參數——晶狀體失調指數(Dysfunctional?lens?syndrome,DLS)，并通過Pentacam和/或掃頻光學相干斷層掃描(Swept?Source?Optical?Coherence?Tomography,SS?OCT)測量晶狀體結構參數——平均晶狀體密度(Lens?density?by?Pentacam,LD?P；Lens?density?by?SS?OCT,LD?S)。采用人工智能輔助的聚類方法，將老視人群分為非晶狀體手術組和晶狀體手術組，并通過受試者工作特征曲線計算最佳診斷界值。構建評分系統(tǒng)發(fā)現DLI聯合LD?P的分類診斷效能最高，而LD?S可作為輔助診斷指標。此外，本發(fā)明還包括一個用于老視手術決策的智慧化門診系統(tǒng)。本發(fā)明提供了一種精確的診斷工具，旨在優(yōu)化老視手術的決策過程。

技術研發(fā)人員：竺向佳,周行濤,劉馨,何雯雯,宋云霄,鄭凱文,楊清熒
受保護的技術使用者：復旦大學附屬眼耳鼻喉科醫(yī)院
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/30