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不同类型糖尿病黄斑水肿的AI智能诊断与疗效研究

发布时间:2020-12-14 13:41
  第一章不同类型糖尿病黄斑水肿的智能诊断目的:基于光学相干断层扫描(optical coherence tomography,OCT)图像,开发自动检测糖尿病黄斑水肿(diabetic macular edema,DME)形态学分型的深度学习(deep learning,DL)模型。方法:共纳入11,599张OCT图像作为训练集以及656张OCT图像作为外部验证集。筛选OCT图像,并根据OCT图像的特征采用多标签的方法标记每张OCT图像上的3种DME分型,包括弥散性视网膜增厚(diffuse retinal thickening,DRT)、黄斑囊样水肿(cystoid macular edema,CME)和浆液性视网膜脱离(serous retinal detachment,SRD)。使用视觉几何组16卷积神经网络训练DL模型以对每张OCT图像上的3种DME分型进行自动检测。采用五折交叉验证法进行内部验证,采用遮挡测试验证DL模型参考的OCT图像上的关键区域与眼科医生进行DME分型依据的图像区域的一致性。计算准确率、特异性、敏感性和受试者工作特征曲线下的面积(area under the... 

【文章来源】:南方医科大学广东省

【文章页数】:63 页

【学位级别】:硕士

【部分图文】:

不同类型糖尿病黄斑水肿的AI智能诊断与疗效研究


图1-3内部验证中二分类任务评估深度学习模型与视网膜疾病专家之间的一致性??(A,?B,?C,?D)??Figure?1-3?Binaty?comparison?evaluating?the?concordance?between?the?deep?learning?model??and?retinal?specialists?in?the?internal?validation?set?(A.?B.?C,?D)??DRT:弥漫性视网膜增厚;CME:囊状黄斑水肿;SRD?

不同类型糖尿病黄斑水肿的AI智能诊断与疗效研究


图1-5遮挡试验(A,B,C)??

视网膜,成分,基线,幅度


non-serous?retinal?detachment.??2.?2.?3非浆液性视网膜脱离成分的改变??基线NSRDFT为409.?5±?173.?1?ym,在第1个月时显著减少至274.?1±?140.?4??u?m,在第3个月时显著减少至249.?1?±95.?9?u?m,在第6个月时显著减少至254.?1??±90.?4?u?in?(所有p<0.?001?)。尽管在第1个月后有NSRDFT的减少幅度有增大的??趋势,但3次随访的NSRDFT之间无显著差异(尸0.?353)(图2-2)。在基线和3??次随访时,NSRDFT均明显大于SRDFT?(所有/K0.?001)。与基线相比,NSRDFT的??减少幅度在第1个月时为135.?4±?125.?6?u?m,在第3个月时为160.?4±?146.?8?u?m,??在第6个月时为155.4±142.9um,3次随访的NSRDFT减少幅度无显著差异??(尸0.?557)。在3次随访时,NSRDFT的减少幅度与SRDFT减少幅度之间的差异??均无统计学意义(所有P>〇.?600)(表2-2)。NSRDFT相对于基线的降低率在第1??个月时为55.?6±30.?2%,在第3个月时为58.?1?±28.?6%,在第6个月时为56.?8土??25.?3%。在3次随访中,NSRDFT的降低率无显著差异(尸0.?925)。在3次随访时,??NSRDFT减少率与SRDFT减少率之间的差异均无统计学意义(所有p>0.?289)(图??2-3)。??MS?N8?W8??9〇i?-jrj?r?ns?srd??■?non-SRO??P|?I'?1??':t——麗——置—??1?3

【参考文献】:
期刊论文
[1]Evaluation of systemic risk factors in different optical coherence tomographic patterns of diabetic macular edema[J]. Durgul Acan,Eyyup Karahan,Nilufer Kocak,Suleyman Kaynak.  International Journal of Ophthalmology. 2018(07)



本文编号:2916502

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