該團隊通過自主開發的智能分析算法，對阿爾茨海默病人的眼底結構進行自動量化，並將計算出的生物指標與臨床數據進行了橫斷面統計分析。分析顯示，多種量化指標與阿爾茨海默病的發病具有顯著相關性，包括血管密度、血管分形維數、血管彎曲度等。這一結果與臨床先驗共識相符。
基於此，該團隊針對血流成像圖像信息，設計了一個先進的AI模型來進行阿爾茨海默病的檢測，在僅輸入眼科圖像到AI模型中後，便可快速判斷該受試者是否患有阿爾茨海默病。
此外，該團隊還開展了腦卒中和帕金森症等腦部疾病的眼科圖像分析和智能診斷模型的建立，結果均發現一些眼部生物指標與發病的統計相關性，為實現多種腦部疾病的快速便攜篩查提供了新思路。
據悉，目前該團隊正依托多中心開展大規模人群的跟蹤調研，收集具有臨床研究意義的序列數據，進一步分析眼底結構變化與相關腦疾病發病進程的關係。（來源：科技日報） |
