红网时刻9月22日讯（通讯员 向勇 李伟清 李思蓝 李卉淼 记者 刘力）9月20日，由中南大学师生开发出的青光眼患者的早期病变免费自查APP项目进入了第三届“中国高校计算机大赛-人工智能创意赛”总决赛。该团队来自中南大学智能信息处理与系统研究所。

青光眼是一种不可逆的致盲慢性视神经疾病，用眼过度、病因遗传、年龄增长等因素都会在一定程度上诱发该疾病。随着当代电子设备的普及和人口老龄化问题的加重，越来越多面临失明风险的青光眼患者出现，“诊断设备昂贵”“诊断流程复杂”等特点使得我国现有的眼疾医疗资源面临着巨大挑战。

团队依托中南大学湘雅二医院，以专家级标注的病理影像作为数据驱动，基于百度PaddlePaddle开源深度学习框架搭建出了一种准确、完善、泛化能力强的眼底图像视杯、视盘分割模型——深度级联U-Net++，可以从不同成像条件下的眼底图像中准确分割出病灶区域。然后，从分割结果中提取杯盘比等有效反映青光眼病变的临床先验特征。同时，结合图像纹理、统计特征以全面描述青光眼病变情况。最后，训练GBDT机器学习分类器，构建青光眼判别模型，筛查准确度高达90%。

深度学习和传统机器学习的结合弥补了深度学习的“黑箱”劣势，赋予识别系统更高程度的可解释性。团队更将整个系统部署在手机终端，实现了对青光眼疾病的智能筛查和相关检测结果的可视化展示。

“项目具有较好的随诊便捷性，还可以应用于多种场景并且有效降低防治成本，提升临床诊断效率，颇具市场潜力与应用前景。”项目负责老师郭璠解释。

这一技术应用创新在今年第三届“中国高校计算机大赛-人工智能创意赛”中获得创新组第一名，并经百度推荐，由高校计算机教育指导委员会特殊渠道参加互联网＋全国总决赛。