研究目的
提出一种便于诊断婴儿早产儿视网膜病变（ROP）阶段和区域的工具，该工具可由护士和护理人员使用，无需专科医生参与。
研究成果
该开发工具能成功对婴儿早产儿视网膜病变（ROP）的阶段、区域及严重程度进行分类，有助于早期发现和治疗。该工具操作简便，便于护士和医护人员使用，降低了对专科医生的依赖。未来工作包括将该工具集成到3D Retcam系统中，以实现更广泛应用和远程医疗用途。
研究不足
该工具的有效性取决于Retcam获取的视网膜图像质量。图像中的噪声会影响边缘检测和分类的准确性。
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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN） - 里约热内卢（2018.7.8-2018.7.13）] 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN） - 早产儿视网膜病变（ROP）筛查中视网膜图像的临床分期与分类研究
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[IEEE 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN） - 里约热内卢（2018.7.8-2018.7.13）] 2018年国际神经网络联合会议（IJCNN） - 早产儿视网膜病变（ROP）筛查中视网膜图像的临床分期与分类研究
DOI：10.1109/IJCNN.2018.8489491
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
早产儿视网膜病变（ROP）是一种需要立即采取预防措施以避免婴儿失明的疾病，该病症在欠发达国家、发展中国家以及发达国家的早产儿中均较为普遍。本文提出一种工具，可轻松诊断婴儿早产儿视网膜病变的阶段和区域。该工具通过Retcam获取输入信息，检测病变阶段与区域，并给出1至9的评级以判定婴儿病情严重程度。其实现方式是提取视盘、标记嵴部并测量视神经距离。与现有技术需专家指导才能得出结论不同，该工具可由护士和医护人员轻松使用。
作者：
Deepthi Badarinath，Chaitra S，Neha Bharill，M. Tanveer，Mukesh Prasad，H N Suma，Abhishek Appaji M，Anand Vinekar
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