【摘 要】
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目的:使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,建立基于眼底彩照的糖尿病黄斑水肿（Diabetic Macular Edema,DME）的分类识别模型,并通过3D-OCT测试此模型诊断DME的敏感性和特异性。方法:本研究收集了2016年1月至2021年12月在汕头大学医学院第二附属医院内分泌科住院部进行糖尿病视网膜病变筛查、年龄≥18岁的糖尿病患者的眼底
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目的:使用卷积神经网络（Convolutional Neural Network,CNN）,建立基于眼底彩照的糖尿病黄斑水肿（Diabetic Macular Edema,DME）的分类识别模型,并通过3D-OCT测试此模型诊断DME的敏感性和特异性。方法:本研究收集了2016年1月至2021年12月在汕头大学医学院第二附属医院内分泌科住院部进行糖尿病视网膜病变筛查、年龄≥18岁的糖尿病患者的眼底彩照及对应的3D-OCT图像,经过图像质量评估,以3D-OCT分类结果对眼底彩照进行二分类标注,无糖尿病黄斑水肿的患者和有糖尿病黄斑水肿的患者,并作为数据集构建基于眼底彩照的DME分类深度学习模型,并对模型的分类表现进行评估。结果:本研究一共纳入1041人、1723眼、3406张的眼底彩照及对应的3D-OCT图像,患者平均年龄55.0±13.3岁;男性488人（46.9%）,女性553人（53.1%）;无黄斑水肿（2089张图像）:黄斑水肿（1317张图像）=1.6:1;780人（2525张图像）分配至训练集,104人（354张图像）分配至验证集,157人（527张图像）分配至测试集（人数比例为7.5:1:1.5）。该眼底彩照DME深度学习模型在测试集上的分类表现良好,准确度为0.861,灵敏度0.837,特异度0.877,模型综合性能评分F1为0.856,AUC达0.913（95%CI:0.885-0.941）。结论:本研究基于眼底彩照,使用CNN深度学习算法构建了DME的分类模型,并取得了良好的表现。
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