深度学习助力眼科手术规范化培训：自动识别斜视手术步骤

我国研究人员成功开发深度学习模型，助力斜视手术规范化培训

近期，一项关于深度学习在斜视手术规范化培训中的应用研究取得了重要突破。研究人员来自上海市儿童医院眼科和上海交通大学医学院附属新华医院，他们的研究成果发表在了《BMC Ophthalmology》期刊上。该研究表明，利用深度学习技术，可以有效自动识别斜视手术的主要步骤，有助于提高斜视手术的治疗效果。

斜视是一种常见的眼部疾病，其主要症状为双眼不能同时注视同一物体。据统计，全球儿童斜视患病率约为0.8%至6.0%。除影响美观外，斜视还可能导致弱视、双眼单视功能丧失以及社会心理问题。因此，斜视的早期发现和及时治疗尤为重要。然而，目前斜视的诊断和治疗仍主要依赖于眼科医生的专业知识和设备。

针对这一问题，研究人员团队采用深度学习技术，开发了一种能够自动识别斜视手术视频中主要手术步骤的模型。他们从上海市儿童医院眼科的手术视频中收集了5位手术者的479个手术步骤片段，将这些步骤划分为8个主要类别，如剪开结膜、钩取眼外肌等。通过对这些数据进行分析，研究人员构建了一个深度学习模型，该模型能够高精度地识别出各个手术步骤。

研究人员指出，这种基于手术视频的深度学习模型在提高斜视手术规范化培训的有效性方面具有重要意义。它可以实时提醒医生下一步操作，并对手术过程中的错误操作进行识别和警告，从而降低手术失误的风险。此外，未来还可以进一步开发这种模型，用于实时监督和客观评估手术过程，提高整体手术疗效。

目前，研究人员团队正计划通过与其他领域的合作，如对比学习和计算机视觉，来拓展深度学习模型的应用范围，使其在眼科手术规范化培训和其他临床环境中的应用更加广泛和深入。