该团队通过自主开发的智能分析算法，对阿尔茨海默病人的眼底结构进行自动量化，并将计算出的生物指标与临床数据进行了横断面统计分析。分析显示，多种量化指标与阿尔茨海默病的发病具有显着相关性，包括血管密度、血管分形维数、血管弯曲度等。这一结果与临床先验共识相符。
基于此，该团队针对血流成像图像信息，设计了一个先进的AI模型来进行阿尔茨海默病的检测，在仅输入眼科图像到AI模型中后，便可快速判断该受试者是否患有阿尔茨海默病。
此外，该团队还开展了脑卒中和帕金森症等脑部疾病的眼科图像分析和智能诊断模型的建立，结果均发现一些眼部生物指标与发病的统计相关性，为实现多种脑部疾病的快速便携筛查提供了新思路。
据悉，目前该团队正依托多中心开展大规模人群的跟踪调研，收集具有临床研究意义的序列数据，进一步分析眼底结构变化与相关脑疾病发病进程的关系。（来源：科技日报） |
