中新网3月17日电 在智能技术与眼科临床医疗深度融合下，中国眼科界取得科研突破——致盲性眼病青光眼发病概率可实现个体精准预测。
记者17日获悉，中国科学院计算技术研究所研究团队和爱尔眼科合作发布青光眼预测的科研成果，该研究成果在IEEE Transactions on Medical Imaging(IF=11.037)发表，题为“GLIM-Net: Chronic Glaucoma Forecast Transformer for I《欧宝体育app最折下载》rregularly Sampled Sequential Fundus Images”。研究成果表明致盲性眼病青光眼发病概率可实现个体精准预测，这将使青光眼患者在成为“患者”前就被发现成为可能，提升青光眼患者的早诊早治率，从而进一步降低
此研究对两千多时间间隔不一的眼底影像进行立体化、全方位的深入研究，提出基于时间敏感自注意力机制的青光眼患病智能辅助预测算法，实现青光眼发病概率个体的精准预测。
据介绍，现阶段已有的人工智能主要针对青光眼的诊断开展，通常通过自动分割视杯视盘计算杯盘比来诊断是否患有青光眼。而针对青光眼的早期预测问题，即通过输入患者的一段时间内的序列影像，判断患者未来患有青光眼的可能性，鲜有研究。目前已有的算法DeepGF基于LSTM(long short-term memory)循环神经网络设计，存在检测精度有限，且不能预测患者给定时刻患病的概率等不足。
针对现有算法存在的局限性，中国相关研究团队提出基于时间敏感自注意力机制的青光眼患病预测算法GLIM-Net，即输入拍摄的序列眼底影像，以及对应的时刻信息，输出给定时刻患青光眼的概率；针对如何有效的编码时间信息，研究团队进一步提出了时间位置编码模块(Time Positional Encoding)和时间敏感的多头自注意力模块(Time-sensitive MSA)，根据时间间隔调整对不同影像的关注度。
研究团队将提出的GLIM-Net与公开数据集SIGF和Tumor-CIFAR上的已有算法进行了对比，结果显示在SIGF数据集上，GLIM-Net取得了平均89.5%的准确率，达到了业界最优水平，其他指标也均为最优；同时，在Tumor-CIFAR数据集上亦为业界最优。
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其一，着力稳增长、保持经济平稳运行要 ♉求宏观政策连续协调，政策节奏或延续前倾。货币政策方面，将2021年“灵活适度”的定调转 ⛻变为“精准有力”。“精准”对应的是结构要“准”。今年以来央行 ⚡创设了交通物流、普惠养老、设备更新等结构性工具，2023年也 ⌚将进一步发挥结构性工具“精准滴灌，有进有退”的作用 ⛪。“有力” ⌚表明货币政策基调并未出现明显调整。12月17日央行副行长刘国 ♊强表示，总量政策既需更好满足实体经济需要 ⏳，也要保持金融市场流动性合理充裕，资金价格维持合理弹性 ⛺，不大起大 ♿落。财政政策的关键词为“加力提效”，会议强调“保持必要的财政 ⛴支出强度” ♐，意味着财政政策仍将担起稳增长的大任，预计2023 ☾年财政赤字率或回升至3%以上，专项债规模或接近3.9万亿元水 ❣平，准财政工具有望在明年继续发力。
本报记者 郑集 【编辑:孙浪 】
