近日，浙江师范大学数理医学院院长孔德兴教授及客座教授戴琦所负责的课题组，在国际著名期刊Frontiers in Physiology上在线发表研究论文Uneven Index: A Digital Biomarker to Prompt Demodex Blepharitis Based on Deep Learning。该研究工作得到了浙江省自然科学基金项目、浙江省医药卫生科技项目和温州市科技计划项目的共同支持。孔德兴教授和戴琦教授为论文共同通讯作者，温州医科大学附属眼视光医院研究生刘欣怡与副主任医师傅亚娜为共同一作，浙江师范大学数理医学院黄守军教授、何春蕾副教授为该论文的共同作者，浙江师范大学和温州医科大学附属眼视光医院为共同通讯单位。 
蠕形螨是最常见的永久性体外寄生虫，是人类眼部疾病发生过程中多种细菌、真菌和病毒的载体，与眼睑炎、结膜炎、睑板腺功能障碍和干眼症等多类眼部疾病关系密切。然而，领域内对蠕形螨侵染引起的睑腺形态学改变的研究较少，且对睑腺形态学变化与蠕形螨侵染之间的关系尚没有文献进行过定量研究。本论文作者基于所提出的深度学习模型，结合全变差等数学方法，统计分析了眼睑蠕形螨患者与对照组的临床特征及睑腺形态学变化的差异，从而提出了一种新型数字眼睑蠕形螨生物标志方法，填补了所在研究领域的空白。该研究成果将一系列数学理论和方法成功地应用到眼科疾病的智能诊疗和人工智能辅助诊断之中，是数理医学院在数理医学领域多学科交叉研究取得的重要进展。 
Frontiers in Physiology是生命系统生理学领域的国际著名期刊，主要报道亚细胞、分子域、完整有机体，以及它们与环境的相互作用等多个方面的研究进展。（ 作者： 供稿单位： 数理医学院）
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