近日，由腾讯优图研发的OCT青光眼智能辅诊系统，从二百余支队伍中脱颖而出，在2019 MICCAI AGE Challenge中获得三项冠军，包括总分第一和两个子项目(开闭角分类及巩膜刺定位任务)第一，精度达到国际领先水平。该比赛分为初赛与决赛两个阶段：初赛共吸引来自全世界的206支队伍注册参与。经过初赛比拼，8支队伍进入决赛，在10月17日举行的MICCAI OMIAworkshop上现场测试并提交结果。

图1腾讯优图研究员代表领奖

青光眼是世界上不可逆失明的主要原因，是一种涉及眼的前部和后部的疾病。房角的解剖结构异常可能导致眼压升高，并逐渐导致青光眼性视神经病变。这种疾病被称为“原发性闭角型疾病”(PACD)，是亚洲青光眼的主要类型。PACD患者在房角和眼生物测定学参数方面与开角型受试者具有特征性的结构差异，包括狭窄的房角，短的轴向长度，较厚的晶状体等。对于闭角型青光眼，通常建议需要手术治疗，开角型青光眼则可以给予药物进行保守治疗。

在临床实践中，目前有多种方法对眼部角结构进行成像，包括角镜检查、超声检查、目镜、光学相干断层扫描(OCT)等。其中，OCT检查是一种快速且非接触式的方法，可以准确捕获眼部前房的形态。医生可以基于OCT图像识别患者属于开角型或闭角型青光眼(即开闭角分类)。同时，基于巩膜刺(SS)的定位，医生可以执行角度参数的测量，包括角度张开距离(AOD)，小梁虹膜间隙区域(TISA)等。目前临床SS定位依赖医生手工标记，存在费时且不可靠的缺点。因此，开发精确的自动SS定位与开闭角分类算法成为了医疗AI领域的重要问题。

目前业界在OCT中SS的定位与开闭角分类领域仍存在空白。腾讯优图在该领域率先发力，提出了自动精确的OCT中SS定位与开闭角分类算法，通过该算法帮助提高医生临床诊断的准确率。

图2腾讯优图提出的自动SS定位与开闭角分类算法

对于OCT图像，优图采用了一种coarse-to-fine的逐级定位框架。在第一阶段，根据OCT图像得到患者开闭角分类结果与大致的SS定位区域。根据该区域，在原始OCT图像中取块并送入第二阶段进行精细的SS定位。该系统未来可用于青光眼计算机辅助诊断及治疗规划，提高医生在青光眼诊断与预防方面的准确率与阅片速度，优化民众的医疗服务体验。

目前，由腾讯觅影和优图实验室联合推出的眼底AI筛查系统，涵盖了眼底常见病种，支持包括糖尿病性视网膜病变、青光眼、年龄相关性黄斑变性、白内障、视网膜静脉阻塞、高血压眼底病、病理性近视等等多种常见眼底疾病的自动化识别，并对视杯、视盘和血管结构进行分割和相应参数计算，供医生参考。目前，糖网识别准确率97%，分期准确率85%，青光眼识别准确率超过了95%。

“腾讯觅影”眼底疾病筛查AI系统能够完成自动化图像质控，识别和输出报告等工作。通过助力筛查人员进行眼底图像采集，利用AI技术对图像进行质控，AI系统使得护士、技师和其他非专科人员也能完成高质量的眼底图像采集;通过 AI自动阅片，眼科医生确认AI结果即可完成读片工作，“腾讯觅影”让医生的阅片工作效率大幅提升。最后，凝聚多中心数据资源的“腾讯觅影”还能输出专业的评估报告，媲美专业眼科医师。