人工智能结合光相干断层扫描技术辅助识别5种眼底病变系统的应用和价值评估

来源 :中华眼底病杂志 | 被引量 : 0次 | 上传用户:liangxiaoyan0307
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目的 建立基于深度学习光相干断层扫描(OCT)图像眼底病变的眼底智能辅助诊断系统,初步评估其应用价值.方法 诊断性试验研究.2016年至2019年期间于浙江大学医学院附属第二医院眼科中心就诊的25000例患者的25000张OCT图像作为眼底智能辅助诊断系统的训练集和验证集.其中,黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、脉络膜新生血管(CNV)、老年性黄斑变性(AMD)各5000张.训练集、验证集分别为18124、6876张.通过迁移学习Attention ResNet结构算法,对OCT图像进行特征性病变识别,通过特定程序提取疾病特征,根据目标病变的统计特征,将给定的图像与其他类型的疾病进行区分.初步形成黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、CNV、AMD的模型算法,建立5种模型的眼底智能辅助诊断系统.应用受试者工作特征曲线及曲线下面积(AUC)、灵敏度、特异性评估眼底智能辅助诊断系统中各模型辅助诊断的性能.结果 眼底智能辅助诊断系统中,黄斑前膜模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为93.5%、99.23%,AUC为0.9837;黄斑水肿辅助诊断的灵敏度、特异性分别为99.02%、98.17%,AUC为0.9946;黄斑裂孔模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为98.91%、99.91%,AUC为0.9962;CNV模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为97.54%、94.71%,AUC为0.9875;AMD模型辅助诊断的灵敏度、特异性分别为95.12%、97.09%,AUC为0.9853.结论 基于深度学习OCT图像眼底病变的眼底智能辅助诊断系统对于辅助诊断黄斑前膜、黄斑水肿、黄斑裂孔、CNV、AMD的诊断性能较高.
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期刊
随着眼底成像技术的快速发展,在多模式影像新概念的基础上建立新生血管性老年性黄斑变性(nAMD)新命名系统对于指导临床工作具有重要意义.2020年,由视网膜专家、眼底读片专家以及眼病理学家组成的nAMD研究组经过反复讨论并达成共识,在原有荧光素眼底血管造影和病理认识的基础上,结合吲哚青绿血管造影、光相干断层扫描及光相干断层扫描血管成像等新型影像和当前的病理认识,建立了nAMD亚型和相关病变的新命名,以帮助眼底病医师对各种不同表现nAMD患者进行分组和研究.该共识提出术语“黄斑新生血管”,并将其分为1型、2型
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