全球估计有青光眼患者近6700万，其中有670万患者最终因青光眼而失明。据世界卫生组织预测，至2020年，全球青光眼患者人数将达到7960万，其中1120万人最终可能发展为双眼盲。

      目前，中国40岁以上人群青光眼患病率大于2.6%，约有1000多万青光眼患者，其致盲率约30%。其中，我国原发性青光眼的患病率约为0.21%～1.75%，40岁以上人群原发性青光眼患病率为1.4%。

      预计到2020年，我国将有2100万的青光眼患者，将会产生近630万盲人及超过1000万的视觉残障人士，给患者家庭及社会造成沉重的负担。

图一 眼前节解剖图

      多数青光眼患者是由于前房角狭窄甚至关闭引发房水流出障碍导致的。眼前节OCT是目前检查房角关闭与否的有效手段，但眼前节OCT图像需要专业医生才能进行诊断。在目前中国医生资源相对缺乏的情况下，我们旨在设计一套算法，根据眼前节OCT图像自主判断房角开闭情况。辅助医生进行诊断，减轻医生负担，提高诊断效率。

图二 房角关闭图像

图三 房角开启图像

      上图为眼前节OCT图像，红色区域为房角，房角指角膜与虹膜之间的夹角。图二为房角关闭时的图像，图三为房角打开时的图像。房角开闭自动检测是指通过算法自动判断眼前节OCT图像的房角开闭情况。

      根据已有的400张眼前节OCT图像，左右翻转图像，扩充数据集，总共得到800张图像，其中680张作为训练集，120张作为测试集。我们利用卷积神经网络直接对其进行分类，现在在测试集上的准确率为98.33%。