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上海纽约大学眼科测试活动正式启动

2026-02-20 10:23:30 丨 阅读量:913
一、研究背景与创新团队,上海纽约大学在视觉科学领域由吕忠林教授(神经科学教授、华东师大-纽大联合研究中心主任)领导团队,致力于开发高精度视觉功能测试技术。团队结合人工智能(贝叶斯主动学习算法)和分层贝叶斯建模,提升传统视力测试的准确性与效率。️二、核心测试技术,1.qVA(视觉敏锐度测试)原理:基于主动学习算...

一、研究背景与创新团队

上海纽约大学在视觉科学领域由吕忠林教授(神经科学教授、华东师大-纽大联合研究中心主任)领导团队,致力于开发高精度视觉功能测试技术。团队结合人工智能(贝叶斯主动学习算法)和分层贝叶斯建模,提升传统视力测试的准确性与效率。

️ 二、核心测试技术

1. qVA(视觉敏锐度测试)

  • 原理:基于主动学习算法,动态优化测试刺激参数(如视网膜位置、光强度)。
  • 优势:相比黄金标准ETDRS视力表,qVA测试精度更高,能更早发现细微视力变化,适用于诊断屈光不正、评估术后视力恢复等。
  • 2. qCSF(对比敏感度函数测试)

  • 功能:评估患者感知细微亮度差异的能力,对青光眼、黄斑变性等疾病敏感。
  • 创新点
  • 传统方法(如Pelli-Robson测试)精度有限,qCSF技术可检测“正常视力”患者的早期功能缺损
  • 通过多频率对比敏感度曲线,量化周边视野功能,辅助近视等疾病研究。
  • 3. qVFM(视野图评估)

  • 问题解决:传统自动视野计(SAP)误差率高(85.9异常结果无法复现)。
  • 方案
  • 采用三级模块(全局建模→局部优化→动态切换),减少测试次数并提高准确性。
  • 模拟视网膜盲点,更可靠的视觉场图,优化青光眼等疾病的诊疗。
  • 三、临床应用与优势

  • 精准医疗
  • 技术可整合为多模态测试平台(qVA + qCSF + qVFM),为个体化治疗提供数据支持。
  • 例如:qCSF在临床试验中能更敏感地追踪药物疗效,缩短研究周期。
  • 资源优化
  • 测试时间缩短30-50,适合儿童、老年人等耐受力较低人群。

    四、多维度周边视觉功能评估

    团队与中山眼科中心合作,验证了多维度周边对比敏感度(Q^

  • 技术:通过贝叶斯算法快速绘制全空间频率敏感度曲线,量化离心率对视觉功能的影响。
  • 发现
  • 鼻侧/颞侧视野功能优于上/下方;
  • 离心率每增加10°,曲线下面积(AUCSF)显著降低(P<0.05),为近视防控提供新指标。
  • 五、未来方向

    团队计划构建集成化视觉评估平台,目标:

  • 提升全球眼健康筛查效率;
  • 推动早期眼病干预(如糖尿病视网膜病变)。
  • 如需进一步了解技术细节,可参考吕忠林团队在《科学报告》、《Journal of Vision》的论文,或关注2025年香港理工大学的专题研讨会。

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