权俊铭 吴 桐^*

安徽医科大学爱尔眼科医学中心

摘要(Abstract)：

目的探索双模态分类模型融合的虚拟现实技术对斜视筛查精准度与效率提升效果，为临床斜视筛查提供新的技术手段。方法选取我院2025年3月-12月，于眼科门诊就诊的80例疑似斜视患者展开研究，运用数字表法随机分组，观察组与对照组各40例。对照组采用传统遮盖试验与Hirschberg试验筛查，观察组使用基于双模态分类模型融合的虚拟现实智能斜视筛查装置，对比两组筛查性能、筛查效率及体检结果。结果观察组灵敏度90%、特异度80%等指标优于对照组75%he70%，误诊率5%、漏诊率2.5%明显比对照组17.5%和12.5%低；观察组筛查时间（10.25±1.26）、数据采集时间（3.15±0.49）及结果输出时间（2.10±0.32），均明显短于对照组（15.36±2.10）（5.20±0.74）（3.58±0.56）。观察组配合度评分（8.56±0.74）、筛查体验满意度（8.84±0.65），均高于对照组（7.12±0.88）（7.01±0.72），不适感评分（2.15±0.53），明显低于对照组（4.26±0.75），各项指标对比差异明显（P＜0.05）。结论斜视临床筛查中，应用双模态分类模型融合的虚拟现实智能装置，有助于提升斜视筛查效率及质量，优化斜视筛查效能，具有较高的临床应用价值。

关键词(KeyWords)：

双模态融合；虚拟现实技术；智能装置；斜视筛查

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