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| 編輯推薦： |
解码眼科影像细节，AI 为诊疗创新破局。
覆盖眼前后节技术，深入分析结构分割与诊断全流程。
联结医学与人工智能两大领域，点亮智能医疗发展新路径。
整合医学数据与算法技术，理论结合案例兼具深度与实用性。
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| 內容簡介： |
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本《眼科智能影像技术》专著主要介绍了人工智能算法在眼科领域的革新应用。专著从眼科学、眼科前后节影像技术和人工智能技术的基本概念出发，详细阐述了计算机视觉、大数据分析、深度学习等前沿技术在眼科影像预处理、结构分割、眼科疾病诊断等领域的创新应用，并探讨了人工智能与眼科学相互促进发展的未来趋势。本专著不仅是医学图像处理技术人员及眼科相关工作人员的专业指南，也是智能医疗领域研究者和计算机人工智能领域相关人员的参考书。
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| 關於作者： |
刘江，国家特聘专家，南方科技大学讲席教授及人工智能专业负责人。曾任IEEE生物医学工程协会新加坡主席，中国科学院慈溪生物医学工程研究所所长。研究领域涵盖眼科智能和教育智能，出版教材《人工智能导论》和《人工智能多媒体计算》，在联合国教科文组织平台发布AI+Medicine和AI+Education双语课程。
李衡，深圳理工大学副研究员，博士研究生导师，深圳市高层次人才。从事医疗智能影像分析和手术辅助研究，主持国家自然科学基金等项目5项。发表学术论文50余篇，多次获得国际学术会议“最佳论文奖”。曾主导医疗器械科研转化，获批第三类医疗器械等多项资质认证。
Risa Higashita，长期从事医学影像研究工作，在眼前节成像硬件设备与软件系统研发、智能影像处理、临床应用研究及验证方面具有丰富的理论和实践经验。近3年来，发表行业顶级国际期刊和会议论文40余篇。
赵一天，中国科学院宁波材料所研究员，博士研究生导师，所属先进诊疗实验室副主任。主要从事人工智能眼科医学影像分析的研究。主持国家自然科学基金优秀青年项目等项目十余项。发表行业顶级期刊和会议论文100余篇。现任IEEE Trans. Medical Imaging等期刊编委。
张颖麟，近年来主要从事人工智能眼科医疗影像分析相关工作，涉及眼科疾病诊断、结构分析与量化，以及术后预测等方面的研究。发表行业顶级期刊和会议论文十余篇。申请相关专利4项。
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| 目錄：
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第 1 章 眼科学发展背景
1.1 眼科学基础
1.1.1 眼前节结构
1.1.2 眼后节结构
1.2 常见眼科疾病与诊疗
1.2.1 常见眼表疾病
1.2.2 白内障
1.2.3 青光眼
1.2.4 常见视网膜疾病
1.2.5 屈光不正
1.3 眼科学的过去、现在与未来
1.3.1 眼科学历史
1.3.2 眼科学现状
1.3.3 眼科学未来
参考文献
第 2 章 眼科影像概述
2.1 眼前节影像
2.1.1 裂隙灯显微镜
2.1.2 角膜地形图
2.1.3 角膜共聚焦显微镜
2.1.4 角膜内皮显微镜
2.1.5 超声生物显微镜
2.1.6 前节光学相干断层扫描
2.1.7 Scheimpflug 眼前节分析仪
2.2 眼后节影像
2.2.1 眼底彩照
2.2.2 荧光素眼底血管造影
2.2.3 吲哚菁绿血管造影
2.2.4 共焦扫描激光检眼镜
2.2.5 眼底光学相干断层扫描
2.2.6 光学相干断层血管成像
2.3 其他眼科检查设备
2.3.1 视野计
2.3.2 计算机体层成像
2.3.3 磁共振成像
2.4 眼科检查的未来
参考文献
第 3 章 眼科人工智能背景
3.1 人工智能及其在眼科领域的发展历程
3.2 人工智能框架简介
3.2.1 经典机器学习算法
3.2.2 经典深度神经网络
3.3 人工智能在眼科影像分析中的部署方式
3.3.1 各类监督学习方法
3.3.2 人工智能前沿方法
3.4 本章小结
参考文献
第 4 章 眼科影像预处理
4.1 影像质量评估
4.1.1 全参考影像质量评估
4.1.2 无参考影像质量评估
4.2 眼科影像增强
4.2.1 基于影像处理的眼科影像增强
4.2.2 基于学习模型的眼科影像增强
4.3 结合预处理的眼科影像分析
4.3.1 辅助影像采集促进诊疗决策
4.3.2 融合质量感知的影像智能分析
4.4 总结
参考文献
第 5 章 眼科影像结构分割
5.1 眼前节解剖结构分割
5.1.1 角膜结构分割
5.1.2 虹膜与房角分割
5.1.3 其他眼表结构分割
5.2 眼后节结解剖结构分割
5.2.1 眼底层结构分割
5.2.2 眼底血管分割
5.2.3 视杯视盘分割
5.2.4 眼底病灶分割
5.3 基于手术视频的结构分割
参考文献
第 6 章 眼科影像疾病诊断
6.1 青光眼
6.1.1 概述
6.1.2 基于机器学习的青光眼诊断
6.1.3 基于多模态信息融合的深度学习诊断方法与 可解释性提升
6.2 白内障
6.2.1 概述
6.2.3 基于机器学习的白内障诊断
6.2.4 结合临床先验知识的深度学习诊断方法
6.3 年龄相关性黄斑病变
6.3.1 概述
6.3.2 基于机器学习的 AMD 预测与诊断
6.3.3 基于深度学习的 AMD 预测与诊断
6.4 糖尿病视网膜病变
6.4.1 概述
6.4.2 基于机器学习的糖尿病视网膜病变诊断
6.4.3 基于深度学习的糖尿病视网膜病变诊断
6.5 其他
6.6 AI 诊断评价
6.6.1 概述
6.6.2 诊断评价的意义
6.6.3 诊断评价方法
参考文献
第 7 章 人工智能的眼科应用场景
7.1 AI+眼科成像升级
7.1.1 概述
7.1.2 AI 赋能眼科成像
7.2 AI+筛查与诊断
7.2.1 概述
7.2.2 早期筛查与诊断应用
7.3 AI+辅助量化分析
7.3.1 概述
7.3.2 眼前节应用
7.3.3 眼后节应用
7.4 AI+手术规划与导航
7.4.1 概述
7.4.2 AI 与眼科手术
7.4.3 机器人与眼科手术
参考文献
第 8 章 智能眼科影像技术的未来
8.1 智能眼科影像技术自身发展
8.1.1 智能眼科成像技术的未来发展
8.1.2 智能眼科分析技术的未来发展
8.2 眼科学的再认识与再发展
8.3 反哺人工智能算法发展
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