本技术提供了一种角膜交联手术效果的个性化预测方法,通过获取患者的高分辨率OCT图像和角膜地形图,构建包含角膜和巩膜的个性化三维眼球模型。利用临床数据,建立角膜生物力学模型,预测手术效果,以优化治疗方案。
背景技术
角膜是眼球最外层的透明组织,是视觉系统的重要组成部分。角膜扩张疾病(如圆锥角膜)是一种以角膜变薄和前突为主要特征的退行性疾病,会导致视力下降、散光加重,严重时可能引发角膜穿孔和失明。其发病率在全球范围内呈增长趋势,已成为威胁视力健康的主要疾病之一。
角膜交联手术(Corneal Collagen Crosslinking, CXL)是治疗角膜扩张疾病的重要手段。该手术通过核黄素与紫外线A(UVA)诱导的光化学反应,增强角膜胶原纤维间的交联作用,从而提高角膜的机械强度,延缓疾病进展。目前,临床上普遍采用德累斯顿方案,这是一种标准化的手术流程。然而,由于患者角膜结构、生物力学特性和病变程度的个体差异,统一的手术方案无法完全满足所有患者的需求,导致部分患者术后疗效不佳,甚至出现并发症。
近年来,数字医学技术的快速发展为个性化医疗提供了可能。特别数值仿真和人工智能的应用,为构建基于患者个体特征的角膜交联手术预测模型奠定了基础。然而,目前的研究多集中于基于平均参数的标准化模型,缺乏以真实患者数据为基础的个性化建模和动态预测系统。如何通过结合医学影像,实现角膜交联手术的个性化疗效预测,已成为亟待解决的关键问题。
需要说明的是,在上述背景技术部分公开的信息仅用于对本申请的背景的理解,因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。
实现思路