返回博士生刘天昊在《PhotoniX》期刊发文，将光谱感算一体技术应用于眼科诊断领域
在现代高强度用眼环境下，干眼病已成为最常见的眼表疾病之一，全球患者超过3.4亿。其中约70%为蒸发过强型，而睑板腺功能障碍（MGD）是其最主要病因。MGD的传统诊断方法依赖主观评估或形态学成像，难以从组织成分层面实现精准、早期识别。光谱成像能够提供物质的“指纹信息”，为揭示组织成分变化提供了新的技术路径。
博士生刘天昊等基于超表面光谱卷积神经网络（SCNN）芯片，提出了一种面向MGD诊断的全新技术方案。该芯片将超表面光学调制与CMOS图像传感器深度融合，可在单次曝光、数十毫秒内完成光谱信息采集与特征提取，无需机械扫描，实现“感内计算”。实验结果表明，该方法可在500–900 nm关键波段捕捉MGD相关的血红蛋白与脂质成分变化，并实现 96.22% 的诊断准确率，显著优于传统RGB图像方法。
该工作不仅首次从“光谱病理”角度揭示了MGD的组织成分特征，还将诊断流程从“先采集、后计算”重构为“感算一体”，在保证高精度的同时显著提高信息的采集与处理速度。相关成果为干眼等眼表疾病的无创、实时、精准诊断提供了重要技术支撑，也展示了光子芯片与医学诊断深度融合的广阔前景。
本工作由崔开宇老师小组联合协和医院眼科共同合作完成，论文“Diagnosis of meibomian gland dysfunction based on spectral convolutional neural network chip”已于2026年4月20日于PhoxoniX线上发表。博士生刘天昊与协和眼科师悦博士后为共同第一作者，崔开宇副教授与协和眼科陈迪副教授为共同通讯作者。
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