一、青光眼

青光眼是以视盘萎缩和凹陷、视野缺损和视力下降为特征的疾病。眼压的病理性增高和视神经的血液供应不足是其发病的主要危险因素。它是世界上第二大致盲眼科疾病，是失明的主要原因之一。在全球7 000万青光眼患者中，500万～700万患者失明，预计到2040年，青光眼将影响全球1.12亿人。青光眼的特点是进展较为缓慢，在早期阶段并没有十分明显的症状，很难引起患者的重视，等到发现视觉损伤时多已发展到后期，患者往往已经错过了最佳治疗阶段。由于青光眼的不可逆性和缺乏长期有效的治疗方案，如果能够在早期及时发现并治疗，多数青光眼患者可以保持现有视力，因此对青光眼的早期筛查显得极其重要。大多数青光眼患者的视神经损伤是因眼球内的房水循环受阻引起的眼内压升高超过了视神经所能耐受的眼压限度，造成了视神经缓慢的进行性损伤。青光眼主要表现为视盘的中心亮区域（视杯）的扩增。临床上最常使用的诊断指标是眼底视神经乳头视杯（OC）与视盘（OD）的直径比即杯盘比（cup to disk ratio，CDR）和视网膜节细胞神经纤维的缺失情况。而基于OD和OC区域的评估方法又可以细分为视盘/视杯分割和直接CDR估计。本小节将主要对这些领域的研究进展进行介绍。国际上广泛使用的视盘/视杯分割和青光眼诊断/分级的公开数据集已在表5-3中列出。

表5-3　国际上广泛使用的视盘/视杯分割和青光眼诊断/分级的公开数据集

在青光眼的诊断中，除了视野缺损、眼压升高外，杯盘比是一个十分重要的指标。越大的杯盘比预示着越高的青光眼患病风险。在杯盘比的计算过程中，需要获得视盘与视杯的垂直高度，因此视盘与视杯区域的准确分割对青光眼的诊断十分重要。基于这一先验知识，许多研究都致力于对青光眼图像的视杯和视盘进行检测。如Agawal等通过自适应阈值从图像中提取均值、标准差等特征来分割OD和OC，对噪声和图像质量具有较好的鲁棒性，能够达到90%的准确率。随着深度学习的不断发展，Ferreira等设计了一种纹理特征描述子和卷积神经网络模型来诊断青光眼：他们首先用一个U-Net来分割OD区域，然后受生物学领域知识的启发，设计了一个叫作系统发生多样性指数的模块来提取眼底彩照的语义特征，最后用一个基于卷积神经网络的分类器来诊断青光眼。Pal等则设计了一个用于青光眼分类的G-Eye Net，在规模较小的数据集上能够取得很好的效果。该网络模型首先执行图像分割，然后将提取到的感兴趣区域输入到一个类似U形的编码器-解码器网络架构中进行图像重建。最后，在青光眼分类的编码器中加入了后接softmax的全连接层作为分类器。另一种评估杯盘比的方法是放弃分割OD和OC区域的中间步骤，直接从眼底彩照中估计CDR。Zhao等提出的多尺度特征融合网络中，输入的眼底彩照通过三个Dense Blocks，提取到的特征再通过特征金字塔融合模块和全连通特征融合模块学习和融合多尺度特征，最后使用随机森林回归方法进行CDR的估计。

考虑到视网膜节细胞神经纤维的缺失可以作为检测青光眼的一个特征，另一种对青光眼的临床诊断方法是评估视网膜节细胞神经纤维的缺失情况。Acharya等利用数字图像处理中的高阶光谱和纹理特征，归一化图像后采用随机森林分类器诊断青光眼，诊断准确率达到了97%。此外还有利用Gabor变换（Acharya等）、小波变换（Shishir等）等方法提取眼底彩照的特征，采用机器学习中的支持向量机或K邻近算法对青光眼图像进行分类检测，均取得了95%以上的准确率。

与糖尿病视网膜病变类似，基于眼底彩照的青光眼人工智能诊断算法在临床上也有许多实际应用。IBM研究院在青光眼的筛查领域投入了大量资源，采用Watson的认知计算处理眼部图像并进行医学分析。Raghavendra等从印度的Kasturba医学院获取了1 426张临床眼底彩照，利用包含5个卷积层的深度为18的卷积神经网络进行青光眼分类。Liu等则提出一个名为“Glaucoma Diagnosis with Convoluted Neural Networks（GD-CNN）”的基于残差网络的深度学习系统（DLS）。他们在一个包含241 032张临床眼底彩照的本地数据集上进行网络模型的训练和验证，并进一步提出了一个在线深度学习系统来提高GD-CNN在其他数据上的泛化能力。

综上所述，青光眼是继白内障之后的世界上第二大致盲疾病，及时对青光眼的早期病症进行诊断，才能达到早发现、早治疗的目的。传统的眼底图像处理需要借助人工设计相关特征，但是人工设计的特征并不适用于绝大部分的图像数据，这就导致了研究人员工作的烦琐性和低效率。近年来，越来越多深度学习诊断算法和诊断系统被应用于青光眼的分析与检测。深度学习算法虽然具有很高的准确率和预测速度，但泛化能力较差，且不具有可解释性，但是，青光眼的人工智能算法仍有改进的余地。一种思路是通过注意力热图为诊断提供指导，可视化深度学习网络模型的内部特征分布。此外，患者的年龄、种族、家族遗传史等因素也可能影响青光眼的诊断结果。