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      基于眼底彩照的冠心病智能分類系統(tǒng)

      2021-04-21 03:52:36李治璽周穎玲楊小紅彭冠凱孟巍何明光
      眼科學(xué)報 2021年3期
      關(guān)鍵詞:彩照視網(wǎng)膜冠心病

      李治璽,周穎玲,楊小紅,彭冠凱,孟巍,何明光

      (1.中山大學(xué)中山眼科中心眼底外科,眼科學(xué)國家重點實驗室,廣州 510060;2.廣東省人民醫(yī)院心內(nèi)科,廣州 510000;3.廣東省人民醫(yī)院眼科,廣州 510000;4.廣州慧視眼科有限公司,廣州 510000;5.中山大學(xué)中山眼科中心防盲辦,眼科學(xué)國家重點實驗室,廣州 510060)

      冠心病是全球致死率最高的疾病[1],且大多數(shù)心臟疾病都屬于冠心病[2]。因此,對于如何盡早預(yù)測和判斷冠心病的高危人群極為重要。準(zhǔn)確的預(yù)測模型對于降低冠心病高危人群的患病風(fēng)險具有重大價值,但在臨床中仍缺乏較為全面和精準(zhǔn)的模型。之前有學(xué)者[3-8]分析冠心病患者的臨床數(shù)據(jù),得出池化隊列方程、弗雷明漢和系統(tǒng)性冠狀動脈風(fēng)險評估方程等心血管疾病患病風(fēng)險的計算公式。這些模型雖然取得了重大突破,但準(zhǔn)確性仍待提高,并且模型包含很多有創(chuàng)的抽血檢查,如血糖和血脂等,使這些模型難以大規(guī)模推廣。

      視網(wǎng)膜的圖像可以通過極為簡單、快捷、無創(chuàng)的方法取得。近期有研究[9-12]表明:視網(wǎng)膜情況可能反映心臟的狀態(tài),其主要體現(xiàn)在血管的粗細(xì)程度、血管彎曲度及微血管改變。然而,目前的研究多局限在相關(guān)性研究,缺乏利用眼部特征的冠心病診斷模型構(gòu)建研究。人工智能技術(shù)可智能識別醫(yī)學(xué)影像信息,近年來智能圖片識別已取得突破性成果,將該技術(shù)應(yīng)用于醫(yī)學(xué)疾病的判定也是研究熱點之一[13-14]。

      因此,本研究利用人工智能技術(shù)構(gòu)建了一個基于眼底彩照的冠心病的智能診斷系統(tǒng),檢測模型性能,以探究眼底彩照和人工智能在診斷或預(yù)測冠心病中的應(yīng)用價值。

      1 材料與方法

      1.1 數(shù)據(jù)收集

      本研究遵循赫爾辛基宣言,并獲得中山眼科中心倫理委員會的批準(zhǔn)。由于本研究回顧性分析的完全匿名化的眼底彩照,故醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(zhǔn)免知情同意簽署。收集2013—2014年來自廣東省人民醫(yī)院和中山眼科中心530名患者共2 117張眼底彩照,其中冠心病217例共909張眼底彩照,包括107例心絞痛患者和110例心肌梗死患者。

      擴瞳后收集每名受試者雙眼共4張眼底彩照像(Cannon CR-2相機),每只眼分別收集1張以視盤為中心和1張以黃斑為中心的眼底彩照。眼底彩照的排除標(biāo)準(zhǔn):1)屈光介質(zhì)混濁,眼底彩照超過50%的區(qū)域不能清晰成像;2)有眼部外傷病史;3)有其他眼部疾病,如糖尿病視網(wǎng)膜病變、老年黃斑變性、近視視網(wǎng)膜病變、或青光眼等情況;4)因身體或精神原因不能配合檢查。

      1.2 圖像處理與模型構(gòu)建

      根據(jù)臨床診斷將眼底彩照劃分為有、無冠心病,每1張經(jīng)過標(biāo)注的眼底彩照先預(yù)處理,將像素值初始化為0~1,大小調(diào)整為299×299,隨后圖像在水平方向平移0~3°或隨機旋轉(zhuǎn)90°、180°或270°進行數(shù)據(jù)擴增。將數(shù)據(jù)按照9:1劃分為訓(xùn)練集和驗證集,采用Inception-V3的模型進行訓(xùn)練。

      1.3 統(tǒng)計學(xué)處理

      采用STATA 14.0軟件分析數(shù)據(jù)。計量資料采用S-W檢驗檢測其是否呈正態(tài)分布,如符合正態(tài)性,以均數(shù)±標(biāo)準(zhǔn)差()表示,兩組間均數(shù)差異采用獨立樣本t檢驗;如不符合正態(tài)性,則使用秩和檢驗。計數(shù)資料采用卡方檢驗進行統(tǒng)計分析。以準(zhǔn)確率、一致性、敏感性、特異性和受試工作特性曲線下面積(area under the curve,AUC)評價模型的性能。P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

      2 結(jié)果

      受試者年齡(64.9±9.2)歲;男420例,女120例;糖尿病患者87例,無糖尿病者443例。按9:1劃分訓(xùn)練集和驗證集,1 903張眼底彩照用于模型構(gòu)建即訓(xùn)練集,214張用于模型測試,測試集和驗證集的臨床特征見表1。在兩個數(shù)據(jù)集中,有無冠心病受試者的年齡和性別差異均無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05)。

      在測試集中,該模型的準(zhǔn)確性為98.1%,一致率為98.6%,敏感性為100.0%,特異性為96.7%,AUC為0.988(95%CI:0.974~1.000,圖1)。

      表1 訓(xùn)練集和驗證集受試者的臨床特征Table 1 Clinical characteristics of participants in training and validation dataset

      圖1 人工智能模型判定冠心病的ROC曲線Figure 1 ROC curve of artificial intelligence in diagnosis of coronary heart disease

      3 討論

      冠心病的常規(guī)檢查手段包括心電圖、血清生物標(biāo)志物、冠狀動脈計算機化X線體層照相術(shù)(computed tomography,CT)血管成像、冠狀動脈造影等。冠狀動脈CT常被用來做冠心病的無創(chuàng)性篩查,但在醫(yī)療資源不足的地區(qū)或社區(qū)篩查常因缺乏昂貴的CT檢查設(shè)備而無法進行。冠狀動脈造影是診斷冠心病的金標(biāo)準(zhǔn),但卻有創(chuàng),且需要專業(yè)的心內(nèi)科醫(yī)生進行操作,更重要的是0.2%~0.9%的患者會出現(xiàn)造影并發(fā)癥,如心律失常、假性動脈瘤、動脈瘺、心肌梗死和造影劑過敏等,因而難以推廣到大范圍的篩查和可疑病例的篩選中。本研究為診斷和預(yù)測冠心病提供了一種新思路,即采用簡單、便捷、無創(chuàng)、費用低廉的眼底彩照作為切入點,與前沿的人工智能技術(shù)相結(jié)合,實現(xiàn)冠心病的診斷或預(yù)測。

      本研究報道的冠心病智能預(yù)測模型采用深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)框架,并取得了良好的表型。近年來,也有少量使用眼底彩照判定或預(yù)測心腦血管疾病相關(guān)指標(biāo)的智能模型,但與本研究觀察的冠心病仍存在差異[15-16]。谷歌使用284 355例患者的眼底彩照數(shù)據(jù)構(gòu)建智能評估心腦血管危險因素及心腦血管重大事件模型,其中重大心臟事件判定模型的AUC僅為0.70[15]。由于在該數(shù)據(jù)集中大多數(shù)為健康人群,有重大心臟事件的患者僅有631例,這也是造成該模型準(zhǔn)確率較低的原因之一。此外,Son等[16]使用20 130例患者的眼底彩照智能評估冠狀動脈鈣化評分,AUC達(dá)到82.3%~83.2%。雖然本模型已獲得較高的準(zhǔn)確率,但需要未來用大樣本量的數(shù)據(jù)進一步驗證該模型,排除過擬合的可能。

      臨床上,眼底彩照常規(guī)用于眼底疾病診治,而并非檢測心血管疾病。視網(wǎng)膜眼底圖像反應(yīng)了視網(wǎng)膜血管的概況,而視網(wǎng)膜的血管可能反應(yīng)心血管的負(fù)荷狀態(tài),當(dāng)心臟負(fù)荷較高時,會產(chǎn)生高血壓類似的血管改變,如視網(wǎng)膜血管僵硬增加和小靜脈改變,這些細(xì)微改變在眼底圖像中肉眼常常是難以識別的。但深度學(xué)習(xí)算法可在像素級別上發(fā)現(xiàn)并捕捉這些微小改變從而用于心血管疾病的診斷與預(yù)測。

      綜上所述,本研究發(fā)現(xiàn)通過眼底彩照和人工智能技術(shù)結(jié)合構(gòu)建的智能系統(tǒng)用于冠心病的輔助診斷完全可行,特別是在我國心血管疾病患者群體龐大,醫(yī)療資源分布不均和基層??漆t(yī)生的匱乏的環(huán)境下,利用眼底彩照和人工智能技術(shù)診斷或預(yù)測冠心病具有廣闊的應(yīng)用前景。

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