基于人工智能诊断糖尿病黄斑水肿的研究

发布时间：2020-11-10 23:46

　　 目的1.以光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)结果为糖尿病黄斑水肿的诊断依据,标注对应眼底彩照,训练深度学习模型通过眼底彩照自动识别黄斑水肿。2.建立基于OCT图像的深度学习模型自动识别糖尿病黄斑水肿(diabetic macular edema,DME)形态分型。方法1.纳入确诊糖尿病患者患眼387例,回顾性分析387例OCT及其中297例同一患眼对应眼底彩照。依据OCT定量及定性测定的黄斑区视网膜厚度及视网膜层间形态改变,对OCT和眼底彩照进行糖尿病黄斑水肿相关标注并划分为DME与非黄斑水肿(n-DME)、累及中心凹的黄斑水肿(central-involved DME,CIDME)与非累及中心凹的黄斑水肿的其他类型(n-CIDME)的分组。以带分组标签的OCT和眼底彩照训练深度学习算法模型自动识别DME和CIDME,比较两种深度学习模型的灵敏度和特异度,分析比较不同黄斑水肿形态类型的黄斑水肿召回率,分析比较有无硬性渗出的黄斑水肿检测准确率差异。2.纳入确诊糖尿病患眼387例,依据OCT视网膜层间形态改变标注DME四种分型,分别为弥漫性视网膜增厚(diffuse retinal thickening,DRT)、黄斑囊样水肿(cystoid macular edema,CME)、浆液性视网膜脱离(serous retinal detachment,SRD)和玻璃体后牵拉(posterior hyaloid traction,PHT)。以带分型标签OCT图像训练深度学习模型自动识别OCT图像的DME分型。结果1.DME的检测:眼底彩照训练的深度学习模型灵敏度为0.73,特异度为0.93;OCT训练的深度学习模型灵敏度为0.90,特异度为0.97;CIDME的检测:眼底彩照训练的深度学习模型灵敏度为0.72,特异度为0.74;OCT训练的深度学习模型灵敏度为0.89,特异度为0.98。单独比较不同DME分型的DME、CIDME检出率,基于眼底彩照和OCT训练的模型均以PHT和混合型的检出率相对更高。是否存在硬性渗出的检出率无显著性差异。2.深度学习模型基于OCT图像识别DME不同分型的灵敏度和特异性分别为:DRT0.92,0.94,CME0.95,0.98,SRD0.92,0.99,PHT1,1,normal0.93,0.93。结论1.依据OCT对眼底彩照进行糖尿病黄斑水肿相关标注所训练的深度学习模型可以有效识别DME、CIDME,但基于OCT识别黄斑水肿比基于眼底彩照识别糖尿病黄斑水肿结果更精确。2.深度学习模型可以准确判断OCT图像的DME形态分型。
【学位单位】：北京协和医学院
【学位级别】：博士
【学位年份】：2019
【中图分类】：R774.5;R587.2;TP18
【部分图文】：

ＯＣＴ定量分析视网膜厚度时采用以下颜色分度对应不同的厚度并标识于厚度??地形图上，白色代表＞４７０?ｕｍ、红色代表３５０－４７０?ｕｍ、橙色代表３２０－３５０?ｕｍ、黄??色代表２７０－３２０?ｕｍ、绿色代表２１０－２７０?ｕｍ、蓝色代表１５０－２１０?ｕｍ?（图２）。??Ｒｅｔｉｎａｌ?ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ?ｍａｐ?Ｒｅｔｉｎａ?／?ＩＲ??＼?Ｒｅｔｉｎａｌ?ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ?Ｒｅｔｉｎａ?（ｕｍ）??ｋ：?＼??ｊ?Ｎ?３６１?３５２?３〇ｉｉ３〇９，?３１５?｜?Ｔ??３。５?：：???〇???Ａｖｅｒａｇｅ?Ｔｈｉｃｋｎｅｓｓ?（＾ｍ）?３３８．３??图２?ＯＣＴ厚度地形图示例??以往ＤＭＥ的诊断依靠医生对眼底立体照相的主观判断，现在借助ＯＣＴ检查提??供的客观参数，ＤＭＥ的评估更加准确。但是研宄发现，不同ＯＣＴ设备［３６＿３８１?（包括??不同产家；时域、频域不同扫描方式）、不同种族人群的正常视网膜黄斑分区厚度有??所差异［３８］。部分研究结果见表。使用同一ＯＣＴ仪器采集同一人群的ＯＣＴ图??像分析结果表明，年龄、性别、屈光度对黄斑区视网膜厚度有影响＾＊＾。因而黄斑??水肿没有统一视网膜厚度截点。多中心临床试验ＲＩＳＥ／ＲＩＤＥ研究｜４２］将累及中心凹??的黄斑水肿定义为ＣＳＴ彡２７５?ｙｍ；糖尿病视网膜病变临床研究联盟（ｄｉａｂｅｔｉｃ??ｒｅｔｉｎｏｐａｔｈｙ?ｃｌｉｎｉｃａｌ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｎｅｔｗｏｒｋ，ＤＲＣＲ．ｎｅｔ）将?ＣＳＴ５２５０?ｙ?ｍ?定为黄斑中心区??视网膜增厚

３．１．３结合视网膜厚度和形态表现分组??临床应用ＯＣＴ检查诊断黄斑水肿需结合断层图像形态表现和厚度地形图分别??定性定量分析，以存在视网膜水肿的形态表现结合视网膜厚度异常增厚诊断ＤＭＥ，??以形态表现和／或视网膜增厚累及黄斑中心凹１＿直径区域诊断ＣＩＤＭＥ。??本研究依据每张ＯＣＴ图像视网膜厚度和形态表现分型的标注，进行黄斑水肿??严重程度分组。分组逻辑关系见图３。??

表１１不同水肿类型召回率比较???模型?ＤＲＴ?ＣＭＥ?ＰＨＴ?ＤＲＴ－ＳＲＤ?ＣＭＥ－ＳＲＤ?Ｘ２?Ｐａ??ＯＣＴ－ＤＭＥ?０．８２?０．９５?０．９２?１?１?３．６８７?０．４２６??ＯＣＴ－ＣＩＤＭＥ?０．７１?０．９４?１?０．５?１?９．９０２?０．０２２??眼底彩照－ＤＭＥ?０．６４?０．７４?１?１?０．７５?１．４２２?０．９１??眼底彩照－ＣＩＤＭＥ?０．５７?０．７１?１?１?０．７５?３．６２７?０．４９６??ａ．?Ｆｉｓｈｅｒ＇ｓ?ｅｘａｃｔ?ｔｅｓｔ??２５??
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本文编号：2878472