長(zhǎng)期以來(lái)，全世界嬰幼兒視功能評(píng)估都難以做到客觀準(zhǔn)確，全球2000萬(wàn)以上的視覺(jué)損傷嬰幼兒不能被及時(shí)發(fā)現(xiàn)而終生致盲，造成了沉重的社會(huì)負(fù)擔(dān)。

中山大學(xué)中山眼科中心劉奕志教授和林浩添教授發(fā)現(xiàn)正常和視覺(jué)損傷嬰幼兒的行為模式差異，通過(guò)深度學(xué)習(xí)技術(shù)鑒別視覺(jué)損傷嬰幼兒的動(dòng)態(tài)行為模式，通俗的說(shuō)，實(shí)現(xiàn)了基于行為模式的嬰幼兒智能視功能評(píng)估，用于客觀篩查嬰幼兒的視功能，及時(shí)發(fā)現(xiàn)語(yǔ)言前嬰幼兒的視覺(jué)損傷。最新的研究成果“Discrimination of the behavioural dynamics of visually impaired infants via deep learning”于2019年10月21日發(fā)表于《自然》雜志的子刊《自然生物醫(yī)學(xué)工程》（Nature Biomedical Engineering）。

Nature Biomedical Engineering在線發(fā)表的文章首頁(yè)

語(yǔ)言前嬰幼兒視功能評(píng)估是世界難題

先天性白內(nèi)障、先天性小角膜、晶體脫位等先天性眼病是威脅嬰幼兒視功能發(fā)育的主要疾病，而由于缺乏客觀評(píng)估嬰幼兒視功能的手段，很多嬰幼兒錯(cuò)失最佳治療時(shí)機(jī)，全球數(shù)以千萬(wàn)計(jì)的視覺(jué)損傷嬰幼兒因此終生致盲。

醫(yī)生給嬰幼兒評(píng)估視功能，通常是通過(guò)一塊評(píng)估板來(lái)完成的，評(píng)估板一邊帶有鏤空的條紋，一邊沒(méi)有條紋，醫(yī)生通過(guò)板上的針孔觀察被評(píng)估者，一般視功能正常的嬰幼兒會(huì)不自覺(jué)的將視線偏向有條紋的一邊。但這種傳統(tǒng)的評(píng)估方式相對(duì)粗糙，并且容易產(chǎn)生一定的主觀性，干擾到視覺(jué)評(píng)估的準(zhǔn)確性。

常規(guī)小兒視功能評(píng)估檢查

另外，嬰幼兒在發(fā)育成熟前缺乏溝通能力，在視功能評(píng)估時(shí)醫(yī)生往往得不到很好地配合。因此長(zhǎng)期以來(lái)，嬰幼兒的視功能評(píng)估都是困擾全世界眼科醫(yī)生的一大難題。

中山大學(xué)中山眼科中心建立人工智能評(píng)估系統(tǒng)

為了進(jìn)一步增加?jì)胗變阂曈X(jué)評(píng)估的準(zhǔn)確性，中山眼科中心小兒白內(nèi)障之家在評(píng)估嬰幼兒時(shí)，使用高清攝像頭對(duì)評(píng)估者的眼球、眼位進(jìn)行動(dòng)態(tài)行為錄制。并對(duì)4196例嬰幼兒的行為學(xué)表型視頻大數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，定量對(duì)比不同視功能群體4大類、13個(gè)行為特征的發(fā)生頻率及嚴(yán)重程度，首次明確了斜視、眼球震顫、雙眼運(yùn)動(dòng)不協(xié)調(diào)、揉眼、壓眼、戳眼、補(bǔ)償性光凝、空視、無(wú)目標(biāo)視物、頻繁眨眼、瞇眼、皺眉11個(gè)標(biāo)志性的醫(yī)學(xué)行為體征，與嬰幼兒視覺(jué)損傷的量化關(guān)系。

中山大學(xué)中山眼科中心小兒視功能檢查評(píng)估室

該研究創(chuàng)新性采用時(shí)序分割網(wǎng)絡(luò)來(lái)自主學(xué)習(xí)、建立行為學(xué)表型在視頻水平的特征模型。算法采用基于分段結(jié)構(gòu)的稀疏采樣方案，從原始視頻序列中提取短片段，再?gòu)牟蓸悠蔚木奂畔⒅?，完成視頻水平的預(yù)測(cè)和推斷。輔助的光流網(wǎng)絡(luò)將通過(guò)一致性分段函數(shù)，進(jìn)行整合，達(dá)到不同片段得分融合的效果，以產(chǎn)生最終的分類概率。

視覺(jué)損傷和行為模式量化關(guān)系的研究流程

據(jù)介紹，該研究為建立高準(zhǔn)確性和特異性的嬰幼兒智能視功能評(píng)估系統(tǒng)提供可能。研究結(jié)果表明，通過(guò)行為模式的視頻記錄來(lái)評(píng)估嬰幼兒的視覺(jué)功能，智能評(píng)估系統(tǒng)在檢測(cè)輕度和重度視覺(jué)損傷以及病因診斷方面都有令人滿意的表現(xiàn)。

人工智能篩查模型用于明確嬰幼兒視覺(jué)缺陷病因具有優(yōu)異的敏感性與特異性

林浩添教授表示，目前利用嬰幼兒視頻片段分類診斷嬰幼兒視功能損害程度的準(zhǔn)確率超過(guò)了80%，通過(guò)對(duì)嬰幼兒行為模式的分析，可以有效區(qū)分先天性白內(nèi)障、小眼球、小角膜、晶體脫位、無(wú)晶體眼等多種病眼以及健康眼睛。

嬰幼兒視功能智能篩查移動(dòng)端或?qū)⑸暇€

據(jù)了解，此項(xiàng)研究的最終目的是建立移動(dòng)的嬰幼兒視功能評(píng)估體系，通過(guò)研發(fā)手機(jī)客戶端，讓嬰幼兒視功能篩查能夠普及，盡早的掌握孩子的視功能狀況，也有利于下一步的治療。

林浩添教授表示，嬰幼兒視功能評(píng)估手機(jī)客戶端將于半年內(nèi)研發(fā)上線，家長(zhǎng)可以用手機(jī)錄制一段短視頻，通過(guò)系統(tǒng)分析得到孩子視功能是否健康的信息。如果能夠早期發(fā)現(xiàn)一些視功能損損傷并及時(shí)采取治療措施，患者往往能取得更好的預(yù)后，同時(shí)治療的價(jià)格也相對(duì)較低。所以早期的視功能篩查是很重要的。

與傳統(tǒng)的檢測(cè)方法相比，嬰幼兒視功能評(píng)估系統(tǒng)不需要專業(yè)的醫(yī)生也可以進(jìn)行，同時(shí)又解決了嬰幼兒不配合檢查的問(wèn)題，可行性和準(zhǔn)確性都有很大的提升。

此外，該系統(tǒng)可作為視覺(jué)發(fā)育臨床研究的技術(shù)支持，對(duì)于進(jìn)一步探究和明確嬰幼兒的視覺(jué)發(fā)育規(guī)律具有重要意義。

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