MedElevator Войти в исследования
← Поиск публикаций

DOI 10.18240/ijo.2025.09.01

Медицинская библиотека · International journal of ophthalmology · 2025

Fundus blood flow density changes in the smoking population by artificial intelligence-based optical coherence tomography angiography.

Zhang Ling-Yu, Li Qing-Jian, Zhou Qiang, Zhang Yu, Liu Yan, Wang Zhi-Liang, Zhang Pei

СтатьяПеревод пока не подготовлен

Аннотация

AIM: To determine whether chronic smoking affects fundus blood flow density using optical coherence tomography angiography (OCTA) based on artificial intelligence (AI).

METHODS

All participants underwent a comprehensive ophthalmological examination in this study. The subjects were categorized into two groups: control and smoker. Fundus data obtained through the novel OCTA device were compared.

RESULTS

Utilizing deep learning denoising techniques removed background noise and smoothed vessel surfaces. OCTA showed a significant decrease in fundus blood flow density after AI-based denoising on the right eyes of 36 smokers (36 males, average age 44.17±9.85y) and age- and sex-matched participants who never smoked. The thickness of the retina in both control and smoker groups failed to show any statistically significant differences. Smoking was associated with decreased blood flow density in the macula and the optic disk.

CONCLUSION

Utilizing AI-based denoising to improve the sensitivity of OCTA images can be highly beneficial.

Для цитирования: Zhang Ling-Yu, Li Qing-Jian, Zhou Qiang, Zhang Yu, Liu Yan, Wang Zhi-Liang, Zhang Pei. Fundus blood flow density changes in the smoking population by artificial intelligence-based optical coherence tomography angiography.. International journal of ophthalmology. 2025. DOI: 10.18240/ijo.2025.09.01.
Подготовка и перевод публикации
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…

История · было → стало

Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.

Тип публикации указан по данным источника. Уровень доказательности автоматически не присваивается.