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利用人工暗点生成评估GOANNA视野算法在人类观察者中的应用

DOI：10.1167/tvst.5.5.1 期刊：Translational Vision Science & Technology 出版年份：2016 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 目的：通过计算机模拟与人工测试相结合的新方法（我们称之为人工暗点生成法，ASG），验证新型视野检测算法（基于梯度导向的自动自然邻域法，GOANNA）在人体中的性能表现。 方法：招募15名健康受试者，在Octopus 900视野计上进行基线常规自动视野检查。采用两种不同程序测量视野敏感度：GOANNA和序贯测试估算法（ZEST）。通过实施一种创新技术（在算法与视野计之间插入步骤来改变呈现水平以模拟人体暗点），为每位受试者诱导四种不同类型的暗点。测量准确性、精确性及测试位置的独特数量，使用位置与其相邻点的最大差异值（Max_d）对结果进行分层分析。 结果：GOANNA采样位置显著多于ZEST（配对t检验，P<0.001），同时保持相当的测试时间。差异图显示当Max_d处于10至30 dB范围时（Max_d=20 dB除外；Wilcoxon检验，P<0.001），GOANNA比ZEST具有更高的准确性。同样，当Max_d处于20至30 dB范围时（Wilcoxon检验，P<0.001），GOANNA显示出比ZEST更高的精确性。 结论：我们引入了一种评估人体受试者视野算法准确性的新方法。当前研究观察到的结果与早期模拟研究结果一致，从而为未来开展更大规模的GOANNA临床试验提供了支持。 转化意义：GOANNA视野检测算法为视野检查提供了一种新范式，其测试位置选择针对暗点边界。此外，本文用于评估GOANNA的ASG方法显示出作为计算机模拟与患者测试之间混合方法的潜力，可能加速新型视野检测方法的开发。
作者： Luke X. Chong，Andrew Turpin，Allison M. McKendrick
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了验证一种新型视野测量算法（基于梯度导向的自动自然邻域法；GOANNA）在人体中的性能，我们采用了一种计算机模拟与人体测试相结合的新方法，称为人工暗点生成技术（ASG）。

研究成果

该研究提出了一种评估人眼视野测量算法准确性的新方法，并验证了GOANNA的性能。结果支持未来开展更大规模的GOANNA临床试验，突显其在定位暗点边界方面的优势，为视野检测提供了新范式。

研究不足

通过人为在健康观察者中诱导暗点的方法可以评估准确性，但由于患者的可能存在可见频率曲线斜率平坦化，该方法未能完全模拟疾病患者的表现。此外，未采用注视或眼底追踪监测眼球运动，这可能影响测试-重测变异性及暗点边缘的斜率。

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