立项评审通过 创新训练 310基础医学 医疗健康未定级

随着老龄化社会的到来，眼科疾病的发病率逐年上升，尤其是如糖尿病(diabetes)所诱发、视网膜病变(Retinopathy)、黄斑变性(macular degeneration)等常见眼底病。这些疾病若未能及时诊断和治疗，可能导致严重的视力障碍甚至失明。眼底图像的自动化分析，特别是眼底分割重建技术，已成为医学影像学中的一个重要研究方向。眼底分割涉及对视网膜内部结构的清晰划分，能够有效提升疾病诊断的准确性与效率。 传统的眼底图像分析方法通常依赖手动标注，费时且易受主观因素影响。而近年来，深度学习技术的迅猛发展为图像医学分析提供了新的解决方案，特别是计算机视觉中的图像分割技术，展现出良好的应用前景。此背景下，研究眼底图像的分割重建技术显得尤为重要。 通过深度学习和大模型技术，眼底图像的分割重建可以更加精确地识别和定位眼底结构，如血管、视网膜层等，这对于糖尿病视网膜病变、青光眼、年龄相关性黄斑变性等眼科疾病的早期诊断和治疗至关重要。大模型通常在大规模数据集上进行训练，这有助于模型学习到更加泛化的特征表示，从而在不同的眼底图像数据集上都能取得较好的分割效果 大模型能够快速处理长序列的医学图像，实现实时或近实时的分割重建，这对于临床诊断和手术规划中的快速决策非常重要。精确的眼底分割重建结果可以帮助医生更好地理解患者眼部状况，为诊断、治疗和评估提供有力支持。例如，通过准确分割视网膜血管，医生能够更好地了解患者眼部状况，为诊断、治疗和评估提供有力支持。 基于大模型的眼底分割重建技术可以为个性化医疗方案的制定提供更可靠的依据，例如，通过精确的器官和病变分割，可以为每位患者定制更加精确的治疗计划。高效的图像分割工具可以大大加速医学影像相关的科研进程，帮助研究人员更快地从眼底图像中提取有价值的信息，进行疾病机理研究和新治疗方法的开发。