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眼科疾病方面优秀范文精选列表

2021-05-14 225 上传者：管理员

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优秀范文
眼科领域
论文发表

眼科的全称是“眼病专科”，是研究发生在视觉系统，包括眼球及与其相关联的组织有关疾病的学科。眼科一般研究玻璃体、视网膜疾病，眼视光学，青光眼和视神经病变，白内障等多种眼科疾病。以下为眼科疾病方面优秀范文精选列表，以期对大家有所帮助。

眼科疾病方面优秀范文精选列表

摘要：糖尿病视网膜病变是致盲的主要原因之一，也是最严重的糖尿病并发症之一。近期很多学者发现，在糖尿病早期还未发生严重眼部并发症之前，仍可对眼前节组织如角膜、结膜、泪腺、睑板腺等造成慢性损伤。我们通过现有的眼科检查技术，综述了糖尿病对患者眼前节的影响，有助于临床医生识别出早期糖尿病患者进而对其进行干预治疗及转诊，从而降低糖尿病后期严重并发症的风险。

篇二：中医综合治疗青少年近视的临床有效性研究

摘要：目的：研究分析青少年近视治疗中采取中医综合治疗的临床疗效以及安全性，为后续临床干预提供数据参考。方法：80例近视青少年患者为研究对象，随机平均分为对照组及研究组，对照组采取西药复方托吡卡胺干预，研究组采取中医综合治疗，对比疗效。结果：随访1年后对照组及研究组的总有效率分别为75.00%及92.50%；两组干预后眼调节幅度小于治疗前，裸眼视力高于治疗前，研究组优于对照组(P<0.05)；对照组与研究组不良反应发生率分别为12.50%及15.00%，差异无统计学意义(P>0.05)。结论：对于青少年近视患者开展中医综合治疗模式可明显改善视力水平，利于患儿早期康复，值得推荐使用。

篇三：泪液蛋白质组学分析在眼部疾病中的应用

摘要：泪液由泪腺及副泪腺分泌，主要通过眼睑和瞬目运动构成泪膜的水样层。泪液的蛋白质组学等研究是当前面临的难点也是热点，其主要目的是研究眼部疾病甚至部分全身疾病的代表其特异性和高敏感性的易检测出的生物标志物，以提高临床疾病的诊断和监测，还可通过识别疾病的靶点促进个性化治疗以及改善预后，并可以设计有针对性的后续实验了解疾病分子机制。在眼部疾病和部分全身疾病中或比血液、尿液、脑脊液等现有常规体液检查更有应用前景的标本检测。目前大量研究表明很多疾病在泪液中有成分的变化，本文就应用蛋白质组学的方法探讨眼部疾病在泪液中的蛋白质成分变化进行综述。

篇四：奥洛他定联合普拉洛芬对过敏性结膜炎患者的影响

摘要：目的：探讨奥洛他定联合普拉洛芬对过敏性结膜炎患者血清免疫球蛋白G(IgG)、免疫球蛋白A(IgA)和免疫球蛋白E(IgE)水平的影响。方法：选取2017年1月至2019年6月本院收治的110例过敏性结膜炎患者，采用盲抽法分为两组，每组55例。对照组采用奥洛他定治疗，观察组采用奥洛他定联合普拉洛芬治疗。治疗2周后，比较两组患者血清免疫球蛋白水平、泪膜破裂时间(BUT)及角膜荧光素染色(FL)评分。结果：治疗2周后，观察组IgG、IgA、IgE水平、FL评分均低于对照组，BUT时间长于对照组，差异均具有统计学意义(P<0.05)。结论：奥洛他定联合普拉洛芬治疗过敏性结膜炎疗效显著，能改善血清免疫球蛋白水平，延长泪膜破裂时间，减轻角膜上皮组织损伤，值得临床推广应用。

篇五：人工智能在视网膜疾病中应用的研究现状与展望

摘要：常见视网膜疾病的诊断和疗效判定多基于眼底图像,这适用于采用信息化技术进行数据挖掘,尤其适合需要大量数据进行算法训练的人工智能深度学习(AIDL)技术。基于深度学习(DL)技术的医学图像分析技术在视网膜疾病中表现突出。近年来,生成式对抗网络在高质量且高精度光学相干断层扫描(OCT)图像中的应用表现出非凡的潜力。利用人工智能(AI)技术或将有望在常见视网膜疾病中实现诊断、疗效判定、预后及治疗方案的选择等关键的临床步骤。本文中笔者围绕AI技术在视网膜疾病中的应用现状进行综述,旨在推动AI在视网膜疾病诊断与治疗中的应用。