【摘 要】
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第一章:人工智能技术辅助肾脏病变识别和分期目的:使用人工智能技术（ARPS系统）辅助糖尿病肾病（DN）肾小球病变识别及病理分期。方法:收集DN患者临床病理资料,验证ARPS系统识别DN患者肾小球病变的效果,并分析ARPS系统定量的肾小球病变与病理分期的关系。结果:共纳入272例DN患者。ARPS能够识别DN患者肾小球类型和固有细胞类型,除了节段硬化和新月体外,精确度均在0.84以上。随着DN病理分
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目（82070793）； 国家重点研发计划“精准医学”重点专项（2016YFC0901202）； 江苏省医学重点人才（ZDRCA2016098）；
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第一章:人工智能技术辅助肾脏病变识别和分期目的:使用人工智能技术（ARPS系统）辅助糖尿病肾病（DN）肾小球病变识别及病理分期。方法:收集DN患者临床病理资料,验证ARPS系统识别DN患者肾小球病变的效果,并分析ARPS系统定量的肾小球病变与病理分期的关系。结果:共纳入272例DN患者。ARPS能够识别DN患者肾小球类型和固有细胞类型,除了节段硬化和新月体外,精确度均在0.84以上。随着DN病理分期增加,系膜细胞数量和系膜区面积分数增加,足细胞数量减少（P＜0.001）,而内皮细胞数量无明显改变。预测病理分期时系膜细胞、足细胞及系膜区面积相关指标的AUC均在0.7以上。结论:ARPS系统可识别DN患者肾小球病理特征,其中系膜细胞、足细胞数量和系膜区面积与病理分期密切相关。第二章:糖尿病肾病患者肾脏皮质肾小球密度的测定及分析目的:测定DN患者肾小球密度（GD）并分析其影响因素及与预后的关系。方法:使用Aperio image scope软件测量肾皮质面积,分别计算总体肾小球密度（GD1）和非硬化肾小球密度（GD2）。利用人工智能等方法定量多种肾脏结构并分析其与GD的关系。使用多元线性回归方法分析GD的临床预测因素。使用KM曲线分析GD与肾脏预后的关系。结果:DN患者GD1随着eGFR下降逐渐增加,GD2均随着eGFR下降而下降。与MN、IgAN等比较,DN患者GD1和GD2均明显降低（P＜0.001）。肾皮质体积、肾小球体积、肾小球球性硬化和肾间质纤维化等结构改变与DN患者GD密切相关。eGFR是DN患者GD最强的临床预测因素（P＜0.001）。DN患者GD1增加或降低均与肾脏存活率下降相关。结论:DN患者GD改变与患者严重程度及预后相关,肾皮质体积、肾小球球性硬化、IFTA等多种结构可影响其大小。第三章:糖尿病肾病患者临床急性肾损伤与组织学急性肾小管间质损伤与预后的关系目的:探讨DN患者中组织学急性肾小管间质损伤（hATI）与临床急性肾损伤（cAKI）和预后的关系。方法:收集DN患者的临床病理随访资料,分析hATI中cAKI的发生率,使用Kaplan-Meier曲线和Cox模型分析hATI及cAKI对DN患者预后的影响。结果:共纳入1414例DN患者,817例有hATI的患者中cAKI发生率为12.2%,随着hATI受累范围的增加cAKI的发生率也明显增加（P＜0.001）。hATI的发生与患者肾脏存活率下降有关（P＜0.001）。即使患者未满足cAKI,hATI仍是DN患者进展为ESRD（HR=1.46,95%CI:1.05-2.02）和肌酐倍增（HR=1.68,95%CI:1.28-2.19）的独立危险因素。结论:DN患者伴有hATI中仅有部分发生cAKI（12.2%）,即使大部分DN患者未满足cAKI标准,hATI仍是DN进展的独立危险因素。
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