【摘 要】
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目的:利用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的新算法测量OCT图像中黄斑裂孔（Macular Hole,MH）及其周围黄斑囊样水肿（Cystoid Macular Edema,CME）的多维度形态学参数,探索病灶间、病灶与视力间的相关性,建立预测术后视力的模型。方法:本研究是回顾性病例系列研究,纳入2016年6月-2020年6月在汕头大学·香港中
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目的:利用基于卷积神经网络（Convolutional Neural Networks,CNN）的新算法测量OCT图像中黄斑裂孔（Macular Hole,MH）及其周围黄斑囊样水肿（Cystoid Macular Edema,CME）的多维度形态学参数,探索病灶间、病灶与视力间的相关性,建立预测术后视力的模型。方法:本研究是回顾性病例系列研究,纳入2016年6月-2020年6月在汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心诊断为特发性全层黄斑裂孔的病例。收集术前Topcon 3D-OCT 2000数据,采用一种基于CNN的新型算法联合分割OCT图像中MH及CME病灶,并自动计算形态学参数（包括黄斑裂孔体积MHV、底径BD、底面积BA、最小径MD、最小面积MA、开口径IOD、开口面积IOA、高度H、最小面高度HMA以及黄斑囊样水肿体积CMEV）。利用Image J将图像分割结果做可视化处理、多角度投影及手动测量后,结合临床数据进行多因素间的一致性和差异性检验、相关性分析和回归分析。结果:本研究共纳入133眼/133人。算法模型自动计算和人工测量的BD和MD结果对比一致性较高,组内相关系数分别为0.990和0.995,误差分为为-17.74±39.26um和-6.43±19.86um。单因素相关性分析显示,MHV、MD、术前视力和术后视力中度相关（r=0.50～0.61,all p＜0.001）,术前视力在MHV、MD和术后视力的关系中起着部分中介效应。CMEV和术前视力、术后视力（r=0.08 and 0.07,both p＞0.05）无明显相关性,但和H、BA、BD相关性较强（r=0.50～0.78,p＜0.001）,且与ETDRS内区视网膜厚度中度相关（r=0.66～0.69,p＜0.001）。CME多角度投影面积和术后视力相关性均不强（r=0.29～0.35,all p＜0.01）。多因素回归逐步分析模型显示,术前视力越差、黄斑裂孔越大时,术后视力越差;在术后早期阶段,当黄斑囊样水肿越大时,术后视力越差。结论:黄斑裂孔和囊样水肿之间相互影响,黄斑裂孔越大,则黄斑囊样水肿越大。黄斑裂孔大小和术前视力持续影响视力预后,而黄斑囊样水肿大小主要影响术后早期视力恢复。
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