Diagnostics：关注眼科疾病诊断研究进展，守护眼睛健康 | MDPI 编辑荐读
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随着电子产品的发展，用眼量的增加，眼部疾病越来越受到大家的重视。本期编辑荐读精选了来自 Diagnostics 期刊与眼科疾病诊断相关的 5 篇文章，内容涵盖人工智能在眼科诊断中的应用、眼科诊断仪器的发展等热门话题。希望能为相关领域学者提供新的研究思路和参考，欢迎阅读。
01
Towards Automated Eye Diagnosis: An Improved Retinal Vessel Segmentation Framework Using Ensemble Block Matching 3D Filter
迈向自动眼部诊断：使用集成块匹配 3D 滤波器的改进视网膜血管分割框架
Khuram Naveed et al.
https://www.mdpi.com/958216
文章亮点：
(1) 文章提出了一种基于金标准 S-BM3D 去噪器的新型集合滤波框架，该框架有助于检测最初被散斑模式遮挡或扭曲的细血管。
(2) 作者在预处理管道中采用所提出的集成 S-BM3D (ES-BM3D) 去噪，提出了一种改进的血管分割框架，可以检测和分割额外的微小/较小的血管。
(3) 与目前最先进的方法相比，该血管分割框架为计算机化眼病检测器提供了更高的准确性。
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阅读英文原文
Naveed, K.; Abdullah, F.; Madni, H.A.; Khan, M.A.U.; Khan, T.M.; Naqvi, S.S. Towards Automated Eye Diagnosis: An Improved Retinal Vessel Segmentation Framework Using Ensemble Block Matching 3D Filter. Diagnostics 2021, 11, 114.
02
Current Developments in Corneal Topography and Tomography
角膜地形图和断层扫描的最新进展
Piotr Kanclerz, Ramin Khoramnia and Xiaogang Wang
https://www.mdpi.com/1228080
文章亮点：
(1) 本研究汇总了角膜评估设备的科学和临床应用文章，介绍这些技术的当前发展，并对角膜地形图和断层扫描进行特别区分。
(2) 角膜地形图测量时的角膜功率有很好的一致性，而断层扫描的一致性界限则更宽。
(3) 虽然新光学技术提供了更快的扫描速度和更可靠的跟踪系统，但是传统角膜地形图能够提供最真实的角膜表面投影，很难被完全取代。
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阅读英文原文
Kanclerz, P.; Khoramnia, R.; Wang, X. Current Developments in Corneal Topography and Tomography. Diagnostics 2021, 11, 1466.
03
Explainable Machine Learning Model for Glaucoma Diagnosis and Its Interpretation
用于青光眼诊断的可解释机器学习模型及解析
Sejong Oh et al.
https://www.mdpi.com/1032700
文章亮点：
(1) 该研究打破了“黑匣子”模式，开发出了可解释的机器学习模型，以用于青光眼诊断。
(2) 针对预测模型测试了支持向量机、C5.0、随机森林和 XGboost 算法。四种测试都展示出了高诊断性能，准确度值在 0.903 到 0.947 之间。
(3) 文章介绍了一个可解释的人工智能系统，通过为非青光眼专家的眼科医生提供诊断线索，提高了可靠性。
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阅读英文原文
Oh, S.; Park, Y.; Cho, K.J.; Kim, S.J. Explainable Machine Learning Model for Glaucoma Diagnosis and Its Interpretation. Diagnostics 2021, 11, 510.
04
Occupational Radiation Dose to Eye Lenses in CT-Guided Interventions Using MDCT-Fluoroscopy
使用 MDCT 透视的 CT 引导干预中眼睛晶状体的职业辐射剂量
Yohei Inaba et al.
https://www.mdpi.com/1058606
不同高度下铅丙烯酸屏蔽的保护作用
文章亮点：
(1) 该文章评估了过往鲜少报道的计算机断层扫描引导 (CTI) 的干预中医生的辐射剂量，为相关医护人员的防护提供了参考。
(2) 该研究表明，当使用适当的辐射防护和低剂量技术进行手术时，医生和相关工作人员的职业辐射剂量并不显著。
(3) 为了减少 CTI 中的辐射剂量，该研究提出了使用最适合铅丙烯酸屏蔽的装置以及使用低剂量 (mA) 模式等四种方式来进行优化。
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阅读英文原文
Inaba, Y.; Hitachi, S.; Watanuki, M.; Chida, K. Occupational Radiation Dose to Eye Lenses in CT-Guided Interventions Using MDCT-Fluoroscopy. Diagnostics 2021, 11, 646.
05
Automated Diabetic Retinopathy Detection Using Horizontal and Vertical Patch Division-Based Pre-Trained DenseNET with Digital Fundus Images
使用基于水平和垂直补丁分区的预训练 DenseNET 和数字眼底图像自动检测糖尿病性视网膜病变
Sabiha Gungor Kobat et al.
https://www.mdpi.com/1777866
特征提取过程的框图。调整大小后的主图像 (MI) 分为四个象限。根据其在 MI 中的相对位置，象限分为水平 (P1、P2、P7 和 P8) 和垂直 (P3、P4、P5 和 P6) 块
文章亮点：
(1) 本研究提出了一种使用基于补丁的深度特征提取的新糖尿病性视网膜病变 (Diabetic Retinopathy, DR) 分类模型。
(2) 与许多这些先前的研究不同，该研究模型很简单，既不使用数据增强/减少 (尽管案例 2 数据集不平衡) 也不使用复杂的预处理技术。
(3) 该模型的准确性和效率是支持其在临床上协助医生筛查 DR 以及糖尿病患者严重程度分级的重要优势。
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阅读英文原文
Kobat, S.G.; Baygin, N.; Yusufoglu, E.; Baygin, M.; Barua, P.D.; Dogan, S.; Yaman, O.; Celiker, U.; Yildirim, H.; Tan, R.-S.; et al. Automated Diabetic Retinopathy Detection Using Horizontal and Vertical Patch Division-Based Pre-Trained DenseNET with Digital Fundus Images. Diagnostics 2022, 12, 1975.
Diagnostics 期刊介绍
主编：Andreas Kjaer, University of Copenhagen, Denmark
期刊涵盖医学诊断各个方面的研究成果，刊载研究论文、综述及短讯，鼓励学者发表详细的实验和理论结果。
2021 Impact Factor | 3.992 |
2022 CiteScore | 3.6 |
Time to First Decision | 17.7 Days |
Time to Publication | 35 Days |
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