引言：由于高度近视发病率不断上升、年轻化趋势和致盲风险高，特别是在包括中国在内的东亚国家，高度近视已成为一个紧迫的公共卫生问题。我国青少年高度近视患病率也逐年增高，重视青少年高度近视的防控工作，是一项亟需解决的健康问题。首都医科大学附属北京同仁医院金子兵教授团队发表了题为“Initiation of China Alliance of Research in High Myopia (CHARM): protocol for an AI-based multimodal high myopia research biobank”的研究论文，该论文已被在国际医学期刊BMJ Open接收并在线发布。
中国高度近视研究联盟(China Alliance of Research in High Myopia，CHARM),是由首都医科大学附属北京同仁医院副院长金子兵教授发起、各成员单位自愿加入的非营利性协作组织，汇集国内外一大批知名专家，联盟的宗旨——瞄准关键难点，解决底层痛点，推动防治发展，首个五年目标为—构建近视眼底标准集，以数据集为基础，通过数据清洗和标注以及智能定量处理形成二次高级数据，解决高度近视致盲关键瓶颈难题，助力全球近视研究。
近年来，近视的患病率在全球范围内大幅度提升。预计到2050年，世界上将有近50亿人患有近视，而其中10亿人将发展为高度近视。我国青少年高度近视患病率也逐年增高，重视青少年高度近视的防控工作，是一项亟需解决的健康问题。高度近视和病理性近视是造成视力损害的主要原因。高度近视与近视性黄斑变性(OR=845.08)、视网膜脱离(OR=12.62)、后囊下白内障(OR=4.55)和开角型青光眼(OR=2.92)的风险增加相关。因此，识别近视及其向高度近视的进展是至关重要的，因为它是病理性近视的主要和唯一可改变的危险因素。
儿童近视的早期发现和诊断对于控制其发展和降低近视黄斑病变的风险至关重要，因此近视筛查是迫切需要的。然而，需要治疗或安排随访的眼底识别是一项耗时且劳动密集型的任务，需要专业的眼科知识。人工智能(AI)的进步可帮助近视黄斑病变的分级、糖尿病视网膜病变及相关眼病，脑血管神经退行性疾病如阿尔茨海默病等，这为眼科医生尤其是视光医生、眼底病医生提供帮助。
本研究团队自2018年4月到2020年7月展开随机、双盲、安慰剂对照试验。采用电脑自动验光仪(hrk7000a;Huvitz)连续3次测量睫状肌麻痹后的屈光度，同时测量其眼轴长度和眼压。对受试者及其父母进行调查问卷，主要收集受试者的近视发病年龄、父母近视情况、放学后近距离工作时间和户外活动时长等信息。所有受试儿童随机接受0.01%硫酸阿托品滴眼液或安慰剂滴眼液，每天一次，分配比例为1:1，为期1年。所有参与这项研究的儿童在试验开始时、6个月和12个月随访时都接受相同的标准化检查。
图1 联盟参与单位的地理分布（初期），不同的点代表数据上传的单位，现累及参与单位已超200家。在未来，将会有新的医院和机构继续加入联盟。
图2联盟当前运行模式：邀请国内外相关领域专家组成指导小组（三名知名专家组成的咨询委员会指导，秘书处和技术支持小组提供支持），对联盟内的研究进行定期评估。根据上传数据的数量，选择5个主要单位的领导作为共同参与中国高度近视研究联盟管理的委员会成员。
本研究已获得北京同仁医院伦理委员会批准(TREC2022-KY045)，所有方法均符合《赫尔辛基宣言》。CHARM包括对现有数据的回顾性分析和对后续数据的随访研究。回顾性研究放弃知情同意，而队列研究获得知情同意。研究具体流程如附图所示。
血管提取：利用深度学习网络ResNet101-UNet对预处理后的眼底图像进行血管分割。根据颜色、亮度特征、血管连通性和拓扑关系来区分动脉和静脉血管的形态学。对分节血管进行形态分割从而得到血管中心线。其中动静脉直径比是指动脉血管与静脉血管的直径比。血管弯曲度计算为沿血管中心线的弯曲，从而计算中心线的平均曲率。视盘的直径是根据分割视盘区域最小外接圆的直径来定义的。测量各种血管参数，包括血管直径、血管密度和分支角。血管弓参数来源于视盘中心和主动脉静脉。血管密度是指视网膜血管面积与眼底面积之比。血管分形维数衡量视网膜血管分支的复杂性。小静脉长度是小静脉中心线长度的总和。
图3.眼底照片处理与人工智能深度学习系统。视盘、PPA、视网膜中央动静脉、眼底再镶嵌。PPA，乳头周围萎缩。
中国高度近视研究(CHARM) 是近视领域规模空前的研究计划。计划涉及 100,000 多名中国患者且创新性地应用人工智能 (AI) 协助诊断和治疗决策。CHARM 项目采用“三步走”策略。第一步包括收集高度近视患者的基本信息、屈光度、眼轴长度和眼底照片。第二步将收集多模态成像数据以扩大临床信息的范围，例如光学相干断层扫描和超广角眼底图像。第三步将结合患者家族史和血液样本进行基因检测。CHARM 收集的有效患者数据将用于通过识别和量化生物标志物来检测和预测高度近视的进展。
信 源
Hai-Long, He,Yi-Xin, Liu,Hao, Song et al. Initiation of China Alliance of Research in High Myopia (CHARM): protocol for an AI-based multimodal high myopia research biobank.[J] .BMJ Open, 2023, 13: 0.DOI：10.1136/bmjopen-2023-076418
参考文献
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