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AI助陣 治愈糖網(wǎng)早篩不是夢

2019-05-05 來源:協(xié)和眼科咨詢  標簽: 掌上醫(yī)生 喝茶減肥 一天瘦一斤 安全減肥 cps聯(lián)盟 美容護膚
摘要:隨著糖尿病患病率的不斷攀升,糖尿病視網(wǎng)膜病變(Diabeticretinopathy,DR)已成為全球主要致盲性眼病之一。因此,DR的早期診斷與治療可謂至關(guān)重要。

隨著糖尿病患病率的不斷攀升,糖尿病視網(wǎng)膜病變(Diabeticretinopathy,DR)已成為全球主要致盲性眼病之一。因此,DR的早期診斷與治療可謂至關(guān)重要。DR的診斷與分期主要由眼科醫(yī)生通過對眼底的直接檢查和彩色照相評估而得出。但由于DR全球發(fā)病率高,眼科??漆t(yī)生地域性分布不均,診斷及分期存在主觀性等問題,使得全球DR的早期篩查難以進行。這一亟待解決的問題引發(fā)了諸多研究者的興趣,希望通過構(gòu)建自動化模型,而使DR篩查僅通過眼底彩照這一客觀檢查即可完成。此前研究結(jié)果大多局限于臨床病例且樣本量較小,與真實世界數(shù)據(jù)存在一定差距。此外,以往模型仍需人工標記、調(diào)整相應(yīng)參數(shù),并未實現(xiàn)真正意義上全自動化。

為了彌補以往研究的不足,Rishab等提出應(yīng)利用深度學習法(人工智能機器學習中的一類方法)來構(gòu)建DR的全自動化篩查模型,具體方法為:首先,隨機選取75137份糖尿病患者眼底彩照結(jié)果構(gòu)建數(shù)據(jù)庫,并對獲得的圖像進行預(yù)處理,以排除與診斷不相干的干擾因素。同時利用數(shù)據(jù)集增強法編碼多個深度學習過程中的不變因素,如旋轉(zhuǎn)不變性、圖片色彩與亮度不變性等,使得模型具備針對不同不變因素歸納分類的能力。其次,構(gòu)建深度特征學習模型,該研究利用自定義深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)自動化識別提取圖像特征并予以分析,最終判斷所提供彩色眼底照相的對應(yīng)患者是否患有糖尿病視網(wǎng)膜病變。具體來說,即利用卷積參數(shù)層自我學習形成迭代過濾器,將輸入的圖像轉(zhuǎn)化并逐層映射,利用深度剩余學習的原則來最終實現(xiàn)模型對特征的有效區(qū)分,而無需手動進行參數(shù)優(yōu)化(圖1)。最后,訓(xùn)練并檢測模型。將75137份圖像分為5組,對模型進行五次交叉驗證,即利用一組圖像讓模型深度學習后,運用剩余四組進行驗證并獲得精確度、敏感度、接收者操作特征曲線下面積(AUC),五次驗證后取平均值(圖2)。此外,研究還利用75137份圖像訓(xùn)練該模型,并利用其他數(shù)據(jù)庫(MESSIDOR2andE-Ophtha)進行測試。

研究結(jié)果顯示,該模型針對研究構(gòu)建的數(shù)據(jù)庫的精確度、敏感度和AUC可分別達到98%、94%和0.97。而針對其他獨立數(shù)據(jù)庫MESSIDOR2和E-Ophtha的AUC則可分別達到0.94和0.95。因此,作者指出該項基于全數(shù)據(jù)驅(qū)動的人工智能算法的模型對于糖尿病患者眼底彩照圖的篩查及轉(zhuǎn)診至眼科必要性的判斷,具有較高可信度,并且有望能夠降低由于DR導(dǎo)致的全球致盲率。

參考文獻:Gargeya,R,Leng,TAutomatedIdentificationofDiabeticRetinopathyUsingDeepLearning.Ophthalmol2017.124:962-969.

評論:DR的早期診斷和治療對于預(yù)防DR對視功能的損傷有著至關(guān)重要的作用,但正如文中所述,DR的篩查給眼科醫(yī)生帶來了很大的工作壓力和負擔。一直以來,我國通過建立三級防治網(wǎng)的方式對DR進行篩查和逐級深入的治療,也取得了一定的效果,但初級圖像的閱讀仍然需要耗費大量的人力和物力。自動化的篩查一直是眼科醫(yī)生的夢想,本文的作者利用深度學習的方法來構(gòu)建DR篩查的模型,雖然我們對這種學習方式不甚了解,但其結(jié)果仍然讓人非常振奮。人工智能已經(jīng)在諸多領(lǐng)域取得了很大的突破,應(yīng)用到眼科疾病的診斷和預(yù)防也是未來的趨勢。隨著科學技術(shù)的進步,諸如白內(nèi)障、青光眼、視網(wǎng)膜疾病等眼部疾病一定可以通過自動化技術(shù)達到早期診斷的目的。

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