【摘 要】
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目的:使用卷积神经网络建立基于3-14岁儿童眼底图像的眼屈光度预测模型,并评估其准确性,用以实现眼底图像对儿童眼屈光度的自动预测。方法:本研究收集2020年1月至12月来汕头国际眼科中心就诊的3-14岁儿童共14216人（28432眼）的一般病历资料、睫状肌麻痹验光结果和眼底图像。眼底图像经处理后与对应数据一同纳入数据集,随机分成产生训练集、验证集和测试集。使用卷积神经网络Inception-V3
【基金项目】
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公为芬医师负责的汕头市科技计划医疗卫生类别《人工智能技术预测3-14岁儿童弱视可行性研究》（课题编号190629115260318）；
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目的:使用卷积神经网络建立基于3-14岁儿童眼底图像的眼屈光度预测模型,并评估其准确性,用以实现眼底图像对儿童眼屈光度的自动预测。方法:本研究收集2020年1月至12月来汕头国际眼科中心就诊的3-14岁儿童共14216人（28432眼）的一般病历资料、睫状肌麻痹验光结果和眼底图像。眼底图像经处理后与对应数据一同纳入数据集,随机分成产生训练集、验证集和测试集。使用卷积神经网络Inception-V3和InceptionResNet-V2参与构建眼屈光度预测模型,并对该模型和预测结果进行评价。结果:本研究筛选后纳入26340张眼底图像及对应资料。其中眼底图像数高度近视组969张,中度近视组3886张,低度近视组7299张,正视组6774张,低度远视组4561张,中度远视组1306张,高度远视组1545张;男性组14083张（53.5%）,女性组12257张（46.5%）;3-7岁组9476张（36.0%）,8-14岁组16864张（64.0%）。在测试集中,Inception-V3网络的R~2为0.888,MAE为0.695,MSE为0.882,RMSE为0.939;InceptionResNet-V2网络的R~2为0.879,MAE为0.722,MSE为0.951,RMSE为0.975。Inception-V3网络的屈光度预测值与实际偏差0.69±0.63D,中位数0.54D;InceptionResNet-V2网络的屈光度预测值与实际偏差0.72±0.66D,中位数0.57D;两网络模型平均的屈光度预测值与实际偏差0.66±0.60D,中位数0.52D。可视化显示热力区域在黄斑区集中。眼屈光度分组对深度学习模型的预测偏差值的非参数检验P值小于0.05,具有显著性差异;年龄、性别因素对深度学习模型的预测偏差值的非参数检验P值均大于0.05,无显著性差异。结论:本研究使用卷积神经网络构建的基于儿童眼底图像的眼屈光度预测系统,显示出了较为准确的眼屈光度预测能力。黄斑区是实现眼屈光预测的主要区域。预测模型的偏差值在不同屈光度组间具有显著性差异,在年龄、性别组间无显著性差异。
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