中东和非洲光学相干断层扫描血管造影设备市场预测至 2028 年 - COVID-19 影响和按类型（台式和手持式）和最终用户（医院、诊所等）进行的区域分析

中东和非洲光学相干断层扫描血管造影设备市场预计将从2021年的1072万美元增至2028年的1547万美元；预计 2021 年至 2028 年复合年增长率为 5.4%。

市场的增长是由于眼部相关疾病的患病率上升以及在光学相干断层扫描血管造影中越来越多地使用人工智能。然而，缺乏熟练的专业人员和系统挑战预计将限制预测期内的市场增长。

眼部疾病的患病率日益增加，鼓励血管造影设备市场参与者采用用于开发先进 OCT 成像设备的人工智能 (AI)、机器学习 (ML) 和深度学习 (DL) 等先进技术。将 ML 和 DL 与 OCT 血管造影相结合，可以深入了解新的病理信号，从而有利于视网膜疾病的临床管理。深度学习技术越来越多地用于分析医学图像。基于目标应用，为眼科开发的有前途的基于人工智能的模型结合了各种类型的成像，有助于预测糖尿病视网膜病变、青光眼诊断和年龄相关性黄斑变性。研究表明，对术前获得的 OCT 血管造影图像进行基于深度学习的分析有助于创建有前景的决定性支持系统。此外，通过深度学习算法进行基于 OCT 血管造影图像的评估可以实现有效的疾病检测、预后预测和图像质量控制。因此，深度学习技术的结合可能会提高疾病评估的准确性和临床工作流程的效率，同时有助于 DR 的早期诊断。基于深度学习的模型使用来自传统 OCT 和 OCT 血管造影图像的不同类型的输入进行训练。深度学习的进步还改进了最先进的 OCT 血管造影图像分析，包括视网膜层和无血管区域分割以及图像质量评估。此外，图像质量控制对于 OCT 血管造影图像的准确疾病评估至关重要。

2019 年，Kauer 等人。提出了一种基于计算神经网络（CNN）的自动质量评估网络来评估 OCTA 扫描的质量，基于 DL 的模型实现了 99.5% 的准确率，将图像分类为好、坏、上、低质量。 DL方法被用于许多分类任务的临床应用，例如DR分类和AMD分类。对于 AMD 分类，Thakoor 等人。 2021 年提出了一项有趣的研究，使用定制的 3D CNN 和一堆感兴趣的视网膜层的 2D 图像作为输入。通过使用二类分类方法（NV-AMD 与健康），发现分类准确率相当高（93.4%）。

支持向量机 (SVM) 是 OCT 血管造影图像分类最常见的机器学习方法。它用于单一疾病检测，例如 DR 和青光眼，也用于 DR 分期。其他分类器包括神经网络 (NN) 和梯度提升树，即 XGBoost。 ML分类方法用于所有临床应用，包括DR分类和分期、青光眼分类、AMD分类和镰状细胞性视网膜病变（SCR）分类。对于 AMD 分类，2018 年，Alfahaid 等人。使用在 184 个图像上计算的旋转不变、统一的局部二元图案纹理特征以及 KNN 分类器，考虑到脉络膜毛细血管层，获得 100% 的最大准确度，并且所有层的准确度为 89%。 2021 年，Abdelsalam 等人。提出了使用多重分形参数计算和 SVM 分类器进行 DR 分类的最有希望的结果，其准确率达到 98.5%。

因此，强调的 AI 可能有助于解释具有挑战性的案例并确保尽可能高的诊断准确性。此外，AI与OCT血管造影的联合使用将显着提高糖尿病视网膜病变变化的早期诊断。

 到2028年中东和非洲光学相干断层扫描血管造影设备市场收入及预测（百万美元）

中东和非洲光学相干断层扫描血管造影设备市场细分

中东和非洲光学相干断层扫描血管造影设备市场，基于类型，已分为手持式和桌面式。中东和非洲光学相干断层扫描血管造影设备市场根据最终用户分为医院、诊所等。从地域上看，中东和非洲光学相干断层扫描血管造影设备市场分为阿联酋、沙特阿拉伯、沙特非洲以及中东和非洲其他地区。

Carl Zeiss AG、Canon Inc.、Michelson Diagnostics Ltd.、Alcon Inc. 和 Topcon Corporation 是

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