目前，青光眼的临床诊断主要由经验丰富的专业眼科医生通过评估眼底图的视杯与视盘的直径比即杯盘比（Cup to Disk Ratio，CDR）来进行人工评估。如图2所示，绿色和蓝色分别表示为视杯和视盘。

然而，对于大规模群体的青光眼筛查，人工评估不仅效率低下，而且其评估质量很容易受医生经验不足和身体疲劳等主观因素影响。因此，亟需开发杯盘比自动评估算法以减轻眼科医生的工作负担，提高其工作效率与质量。

图2：标注后的眼底图（绿色圈为视杯；蓝色圈为杯视盘）

人工智能：给眼科疾病诊断提供高效的辅助手段

2016年，阿尔法狗打败世界冠军李世石后，把人工智能推向了高潮。在中科院宁波材料所，由刘江研究员领导的“iMED”（imed.nimte.ac.cn）团队就在眼科人工智能领域取得了不俗的成绩。

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