人工智能于圆锥角膜早期预警性诊断和预后判断模型建立研究

拟采用机器学习的数据处理方式，基于大样本全角膜信息，观察分析全角膜亚层和表面结构特征性改变，建立自反馈的计算机辅助诊断模型，为客观、统一、量化的圆锥角膜早期诊断标提供一定的参考价值；比较正常角膜和圆锥角膜临床前期及不同阶段的全角膜亚层和表面结构变化，描述全角膜亚层结构和表面变化等规律改变，通过机器学习筛选反映圆锥角膜临床前期和各阶段改变的关键特征性指标，创建锥角膜的临床前期预警性诊断和预后判断模型，为圆锥角膜的临床前期诊断，及时采取合适的干预措施、治疗供客观精确的量化参考指标和标准，为延缓圆锥角膜疾病进展和提高患者的预后视力等临床诊治工作提供参考依据。