【摘 要】
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目的 应用多模态深度学习模型对糖尿病视网膜病变(DR)超广角荧光素眼底血管造影(UWFA)图像进行病变程度的自动分级.方法 回顾性研究.2015年至2020年于武汉大学人民医院眼科中心就诊并接受UWFA检查的DR患者297例399只眼的798张图像作为模型的训练集和测试集.其中,无视网膜病变、非增生型DR(NPDR)、增生型DR(PDR)分别为119、171、109只眼.通过联合优化CycleGAN和卷积神经网络(CNN)分类器一种图像级监督深度学习模型,定位和评估DR患眼UWFA早期和晚期正位图像中的荧
【机 构】
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南京医科大学第一附属医院(江苏省人民医院)眼科,南京210029;武汉大学人民医院眼科中心,武汉430060;南京理工大学计算机科学与工程学院,南京210094
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目的 应用多模态深度学习模型对糖尿病视网膜病变(DR)超广角荧光素眼底血管造影(UWFA)图像进行病变程度的自动分级.方法 回顾性研究.2015年至2020年于武汉大学人民医院眼科中心就诊并接受UWFA检查的DR患者297例399只眼的798张图像作为模型的训练集和测试集.其中,无视网膜病变、非增生型DR(NPDR)、增生型DR(PDR)分别为119、171、109只眼.通过联合优化CycleGAN和卷积神经网络(CNN)分类器一种图像级监督深度学习模型,定位和评估DR患眼UWFA早期和晚期正位图像中的荧光素渗漏区和无灌注区.使用改进后的CycleGAN将带有病变的异常图像转换为去除病变的正常图像,得到含有病变区域的差分图像;使用CNN分类器对差分图像进行分类以获得预测结果.采用五折交叉检验评估模型的分类准确率.对差分图像显示的标志物面积进行量化分析,观察缺血指数和渗漏指数与DR严重程度的相关性.结果 生成图像基本去除了所有病变区域,同时保留了正常血管结构;差分图像直观揭示了生物标志物的分布;热力图标示出渗漏区域,定位基本与原图中病变区域一致.五折交叉检验结果显示,模型的平均分类正确率为0.983.进一步对标志物面积量化分析结果显示,缺血指数和渗漏指数与DR严重程度均呈显著正相关(β=6.088、10.850,P＜0.001).结论 构建的多模态联合优化模型可以准确对NPDR和PDR进行分类并精确定位潜在的生物标志物.
其他文献
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目的 探讨迷你临床演练评估(Mini-CEX)联合标准化病人教学法在心血管内科住院医师规范化培训中的应用,以期提高教学质量.方法 选取2019年9月1日至2020年9月1日46名在某院心血管内科进行住院医师规范化培训轮转的住院医师作为研究对象,随机分为试验组及对照组,每组各23名.对照组采用传统教学方法,试验组在传统教学基础上采用Mini-CEX联合标准化病人教学方法,每月1次.所有住培医师入科和出科均采用mini-CEX量表进行测评.通过问卷调查及出科考核评价教学效果.结果 试验组出科时Mini-CEX
目的 探讨微信翻转课堂联合基于案例式教学法在心外科住院医师规范化急救技能培训中的应用效果.方法 选取某三甲医院2018年12月至2020年5月在心外科参与住院医师规范化培训的132名学员为研究对象,根据心外科教学模式的不同分为对照组(n=62)和观察组(n=70).对照组采用传统教学法,观察组采用微信翻转课堂联合CBL教学法.培训结束后,采用考核和问卷课程满意度调查对两组教学效果进行评估分析.结果 观察组学员心肺复苏、气管插管及电除颤急救技能成绩均高于对照组[(89.67±5.11)分vs.(81.44±
目的 通过缺陷病案分析,查找神经内科护理问题,以期提高护理质量,减少神经内科不良事件发生率.方法 随机选取2020年3月1日-2020年5月31日住院患者对照组180人,随机选取某医院神经内科2020年6月1日-2020年9月30日住院患者为观察组180人.对照组采用常规护理,观察组采用缺陷病案分析,查找不良事件发生的原因改进护理措施.比较两组患者护理质量评分、不良事件发生率.结果 观察组患者护理质量评分和病案质量评分(95.63±9.42、94.17±9.25)明显高于对照组(87.52±8.93、87
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