关于“光与健康”栏目的编者按

光对人体视觉和非视觉的影响研究一直是健康照明研究领域的重点和热点,在本期《照明工程学报》中我们邀请了同济大学郝洛西教授、复旦大学刘木清教授、林燕丹教授、王久存教授、重庆大学严永红教授、浙江大学罗明教授等多位专家从不同角度和维度分享他们在健康照明领域的研究成果。在非视觉研究方面,既有《光的非视觉生物效应评价方法及其质量评估模型的构建》这样提供系统观思维的研究论文,也有《日间LED曝光干预对电竞青训员睡眠情况影响研究》、《红光LED光照对于提升运动员疲劳后恢复效果的研究》这样具象于光健康实际应用场景的研究论文。

人工智能在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南(2024)

光学相干断层扫描血管成像(OCTA)是一种无创成像技术,可提供三维、信息丰富的血管图像。大量研究表明,OCTA技术在影像生物标志物量化、诊断和监测方面具有独特的优势,因此在实验及临床研究中得到了迅速的应用。图像分析工具可快速、准确地量化OCTA的血管和病理特征,从而大大提高了OCTA成像的价值。近年来,人工智能(AI)已成为最强大的图像分析方法,特别是基于深度学习的图像分析可提供各种情况下的精确测量,包括不同的疾病和眼部区域。在此,中国医药教育协会眼科影像与智能医疗分会和国际转化医学会眼科专业委员会组织专家总结了国内外AI在OCTA图像分析和疾病诊断中的应用,其中包括脉络膜新生血管等病变的准确检测、视网膜灌注的精确量化以及可靠的疾病诊断,并分析目前面临的挑战和发展方向,经过多轮讨论和修改,形成了AI在OCTA图像分析和眼部疾病诊断中的应用指南,该指南旨在为临床提供新的见解和参考。

人工智能在视网膜液监测中的应用指南(2024)

老年性黄斑变性(SMD)是一种复杂的、高度遗传的、多因素作用的疾病,患者黄斑区结构会发生衰老性改变,表现为视网膜进行性变性和视力逐渐丧失。全世界约有2亿人受到SMD的影响,并且随着人口老龄化的加剧,发病率不断上升。近年来人工智能(AI)技术发展迅猛,AI技术在医学领域的应用为医疗行业的发展带来新的可能。利用AI对视网膜液进行定性定量评估,不仅可以在新生血管性SMD的诊断过程中发挥重要作用,还可以在治疗过程中根据治疗效果及时调整治疗方案,为患者提供更加个性化的治疗。本指南总结了AI在SMD治疗中的应用,包括AI在视网膜液监测技术中的应用进展、临床应用及未来发展,为眼科医生评估患者病情、设计治疗方案及判断预后提供足够的帮助。

眼眶病常用影像学检查设备操作指南(2024)

发生于眶隔后眶骨、眶内及眶周组织的疾病或全身疾病侵犯眼眶者均属于眼眶病。眼眶病涉及的疾病类型复杂,临床表现多样,由于其病变处在眼眶及眶内而非眼球内,常规眼科光学检查对于疾病的诊断帮助有限,因此眼科影像检查技术如眼部B超、CT、MRI等成为眼眶病诊断和病情评估的最主要手段。规范眼眶病常用检查设备的操作及总结眼眶病变影像学特征,可以提高眼眶病诊疗准确性和及时性,有助于减少眼眶病的误诊和漏诊,对眼眶病的诊治具有重要意义。本指南总结了眼眶病的常用检查设备原理、操作流程及影像特征,为规范眼眶病的常用检查方法、提高基层医疗眼眶病诊断效能提供参考指南。

人工智能在视网膜图像自动分割和疾病诊断中的应用指南(2024)

人工智能技术的快速发展推动了医学的智能化进程。近年来,随着机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能技术在眼底疾病诊疗中得到了快速发展和应用。眼底疾病主要包括视网膜血管病、黄斑疾病、视网膜脱离、视网膜色素变性等,早期诊断及治疗对改善眼底疾病的预后具有重大意义。本文就人工智能在视网膜图像自动分割和疾病诊断中的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

健康显示:从概念到技术需求

健康显示是普通消费者和显示从业者共同关注的重要话题,是显示技术发展的高层次追求。长期以来,健康显示的概念不够清晰,显示领域停留在单纯追求技术参数的阶段,忽略了消费者对健康显示的高层次需求。本文在综合前人认识的基础上,介绍了健康显示的概念和内涵,特别从人体健康的角度分析了健康显示的技术需求;总结了与健康显示相关的主要显示技术,如低蓝光、有益红光、高色域、高动态范围调节、低眩光、无频闪、高刷新率等。在此基础上,探讨了提升健康显示的3个技术维度:光谱适应性、亮度适应性、频率适应性,提出了未来健康显示提升的主要技术策略和发展方向。希望通过本文的讨论,将健康显示的概念和内涵传递给从业者和消费者,为缓解显示带来的近视等健康问题提供更多的解决方案。

人工智能辅助诊断早产儿视网膜病变应用指南(2023)

随着社会的发展,越来越多的早产儿得到了有效救治,但同时也导致早产儿视网膜病变(ROP)的发生率增加。ROP起病急、进展快,有效治疗时间窗口窄,因此早期筛查和诊断对于ROP的有效治疗至关重要。人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统智能化进程,机器学习和深度学习等技术的不断提高使得人工智能在眼底疾病的诊断方面的运用也日益广泛。人工智能在ROP辅助诊断中的研究颇多,并取得了一系列的应用进展。本文就人工智能辅助诊断ROP的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

人工智能在神经眼科疾病诊断中的应用指南(2023)

人工智能技术的快速发展推动了医疗保健系统的智能化进程。神经眼科是眼科领域中新兴的分支学科,其常见疾病包括视神经盘病变和眼球运动障碍等。由于机器学习和深度学习等技术的不断提高,人工智能在神经眼科疾病诊断和治疗中的应用日益广泛。本文就人工智能在神经眼科疾病诊断中的应用形成指南,为人工智能在该领域中的进一步研究和应用提供参考。

面向视觉健康需求的教室照明要求

结合我们前期视觉人因实验结果,通过对桌面水平照度、黑板照度等指标的对比分析,系统地梳理并讨论了满足视觉健康要求的教室照明各项物理指标参数的要求,并对主要参数指标提出了参考量值。

健康照明的基础研究和标准研制的探讨

通过分析健康照明的基础研究特点,提出了健康照明的5个研发重点,并通过对于现有健康照明国际标准的梳理,分析了我国在健康照明领域实现国际突破的优势和方法。通过健康照明基础研究的深化,以及研究成果的标准化应用的推进,我国健康照明的研发有望取得开拓性的进步。

评价LED照明产品对人眼舒适度影响的新方法

当前国内外研究照明产品健康舒适度的方法主要依赖主观感知评价,本研究选取多种人眼生理客观指标,通过让被试在人工构建的多类型光源环境中进行正常阅读测试,分阶段采集被试眼部客观生理功能指标,利用人工神经网络方式模拟建模,结合主观评价构建照明产品健康舒适度量化分级评价体系,实现各类型光源产品的健康舒适度评价,为产品的"健康舒适"设计提供有效解决方案。

不同亮度大尺寸显示屏对视觉健康舒适度的影响——以LED与DLP显示屏比较研究为例

随着技术的进步,大尺寸屏幕越来越广泛的应用于通信、电力、交通、军队指挥、调度中心等控制室领域,但大尺寸显示屏对视觉疲劳影响的研究未见报道。以市面上常见的LED和DLP显示屏为例,进行被试者的视觉健康舒适度测试,测试项目包括不同亮度(200/400/600nits)下LED和DLP显示屏的观视任务,通过对被试者测试前后人眼生理指标的监控结果,分析不同亮度下两种显示屏对视觉舒适度的影响,从而为大尺寸显示屏的人因学设计提供数据支持和理论基础。

光与近视研究综述(一)

近视对人类视觉的威胁与日俱增,给人类的工作与生活带来极大不便。近视分为屈光性近视与轴性近视。从产生与发展机理来看,这两种类型的近视都与光环境密切相关。不同特征的光环境对人眼近视所造成的影响不尽相同,影响过程与机制较为复杂。前人关于光对近视的影响方面的研究已开展较多,但研究结果差异较大甚至互相矛盾。并且已有研究各自集中在不同的角度,无法形成较为完整的体系。出现这种问题的根源是这些研究局限在各自的层次,在研究方法上过于单一,导致研究结果缺乏普遍性与体系性。本文从近视的产生与发展以及光环境影响机制入手,综述了前人关于光对近视影响的研究。通过对已有研究方法与研究体系的评论,关于未来光与近视领域的研究应当如何开展提出了建议。

iPad使用过程中环境照度对人眼视觉质量的影响研究

随着计算机技术的快速发展与普及,平板电脑逐渐成为人们日常生活不可或缺的生活用品。大部分消费者经常在晚上睡前使用i Pad等各类手机产品,本研究希望通过实验研究在暗室(0lx)和200lx照度下人眼的视觉舒适度和视觉质量的变化情况,从而确定照度对人眼视觉质量和视觉疲劳的影响程度,为以后的视觉健康研究提供数据支持。

国际照明委员会(CIE)关于蓝光危害的立场声明

很多媒体报道声称发光二极管(led)等光源的使用会对人体健康造成危害,这类危害一般称为“蓝光危害(BLH)”,泛指实际的眼损伤风险及对一般健康状态的影响。术语“蓝光危害”仅在考虑到眼视网膜组织的光化学风险(技术上称为“光斑病变”)时使用,通常与凝视阳光或焊接电弧等明亮光源有关。术语中包括“蓝光”,因为光化学损伤的风险取决于波长,并在光谱位于435-440 nm的蓝光波段达到峰值。

以视觉健康理念引导3D产业化升级——偏光式3D眼镜产学研合作经验谈

随着3D显示技术的成熟,立体特效的视觉震撼已蔚为风潮,而在人们对声光特效极致追求的同时,崇尚健康、自然、舒适也成为新时代的娱乐趋势。特别是近几年,伴随着3D电视和中央电视台3D频道的推广普及,3D电视销量一路攀升,3D镜片和3D眼镜的需求随之日益增加,观看3D影视必备的3D眼镜产业随之成长。与此同时,因长时间观看3D影像而导致视觉质量降低的问题,也越来越受到人们的关注。因此,如何提升3D眼镜的健康品质,推出符合人因学的健康产品成了企业亟待解决的难题。同时,构建一套可靠而准确的视觉疲劳评测指标,用于评价3D显示技术,不仅是保障人眼视觉健康的迫切需要,也是企业加强技术创新、进行产业化升级的大势所趋。

聚焦"光健康与光医疗"

21世纪是“光学”的世纪,21世纪是“生命科学”的世纪,伴随半导体照明技术的高速发展与快速普及,人类对于“光”的应用不再削足适履,伴随干细胞技术的逐渐成熟、人类基因组构成的不断破解,光学与生命科学迎来了交相辉映、互为补充的新纪元—在难以攻克的AD(老年性痴呆)研究中,当一个个“药理学巨人”以裁撤神经疾病研发中心的方式宣告10年、数十亿美元的技术攻坚失败时,光遗传学和虚拟现实技术为攻克AD点亮了一盏明灯,以光生物机理研究为主体的“光健康与光医疗”成为突破现有技术桎梏、实现从0到1飞跃的核心力量。本期主题为“光健康与光医疗”,将为大家集中介绍我国科研工作者在光生物机理研究领域中的研究成果和创新应用。

照明光环境对视觉健康舒适度的影响

影响照明健康的重要因素之一来源于视觉通道。人对外界信息的获得有80%以上来自视觉,如何评价视觉舒适度一直是研究人员的关注内容,本文介绍了几种评价视觉健康舒适度的方法,从视觉功能、视网膜细胞和脑力认知负荷等三个方面介绍了照明光环境对视觉健康舒适度影响情况和评价方法,为LED室内照明光源对人体视觉舒适度评价标准的研制提供数据基础和技术支持。

人因健康研究助力LED产业发展——LED产品人因健康评价技术简介

一、前言 作为20世纪至21世纪最重要的科学成果之一的LED技术，大大降低自然能源的消耗，但同时各类LED照明显示的爆炸式增长，也对人类的视力健康带来极大负面影响。 伴随着LED技术的不断进步和我国自2003年起对于“绿色LED产品”项目的大力推广，各类LED产品现已深入民众生活的方方面面。但是下面这组数据却深深的令人震惊：世界卫生组织2012年报告显示——屈光不正（近视、散光、远视）这一视觉功能不健康的最重要表征疾病已成为全球第二大致残疾病，而在中国，近视患者占全球的33％，高出世界平均水平10％。截至2013年，中国戴眼镜的人数接近4亿，患有屈光不正的人口超过5亿。

照明光环境对视觉健康舒适度的影响

人对外界信息的获得有80%以上来自视觉,所以影响照明健康的重要机制之一来源于视觉通道。如何评价视觉舒适度一直是研究人员的关注内容,本文介绍了几种评价视觉健康舒适度的方法,从视觉功能、视网膜细胞和脑力认知负荷等三个方面介绍了照明光环境对视觉健康舒适度影响情况和评价方法,为LED室内照明光源对人体视觉舒适度评价的标准的研制提供数据基础和技术支持。