【摘 要】
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目的:本研究旨在利用一种深度学习的算法构建自动识别与分类含真菌菌丝的活体共聚焦显微镜（in vivo confocal microscopy,IVCM）图像的智能模型。并通过比较不同训练样本对该算法构建的模型性能,浅析影响模型性能的因素,为将来进一步研究辅助医生诊断真菌性角膜炎的智能平台提供参考。方法:选择2018年4月～2019年11月期间我院眼科IVCM图片库中符合标准的2623张图片,分为训
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目的:本研究旨在利用一种深度学习的算法构建自动识别与分类含真菌菌丝的活体共聚焦显微镜（in vivo confocal microscopy,IVCM）图像的智能模型。并通过比较不同训练样本对该算法构建的模型性能,浅析影响模型性能的因素,为将来进一步研究辅助医生诊断真菌性角膜炎的智能平台提供参考。方法:选择2018年4月～2019年11月期间我院眼科IVCM图片库中符合标准的2623张图片,分为训练集和测试集。其中训练集2088张:（1）含真菌菌丝图片688张;（2）含炎症细胞的图片368张;（3）含活化的树突细胞的图片303张;（4）正常角膜的图片380张;（5）糖尿病角膜神经病变的图片349张。将以上图片分为两组训练集,其中第1组训练集样本包含（1）含真菌菌丝图片688张（2）含炎症细胞的图片368张（3）含活化的树突细胞的图片303张（4）正常角膜的图片380张。在组1基础上加（5）糖尿病角膜神经病变的图片349张构成具有不同样本的训练集组2。依次将两组训练集数据导入深度残差网络（Res Net-101）,获得具有自动识别和分类图片中真菌菌丝的Res Net1和Res Net2。通过测试集535张图片（172张含真菌菌丝,363张为非真菌菌丝）对构建的两个模型进行外部验证,记录外部验证结果中受试者工作特性曲线下面积（Area Under Curve,AUC）、正确率、敏感度和特异性,作为评价该种深度残差算法应用于临床诊断真菌性角膜炎性能的指标。并通过比较两个模型的指标,说明在增加患糖尿病角膜神经病变的图片对构建的模型性能是否存在影响。结果:通过外部验证,Res Net1模型能正确识别515张图片,错误识别20张（其中假阴性6例,假阳性14例）,正确性、敏感度、特异性及AUC值分别为0.963、0.919、0.983及0.986、;Res Net2模型中501例图片被正确识别,错误识别34张（其中假阴性4例,假阳性30例）,正确性、敏感度、特异性及AUC值分别为0.936、0.826、0.989及0.978。当训练集中增加349张糖尿病角膜神经病变的图片后,Res Net2的准确性、敏感度及AUC值出现了下降,以敏感度下降明显。结论:基于Res Net-101算法构建的智能系统在对含真菌菌丝的IVCM图片进行自动识别和分类时获得了较高的准确率。但在增加糖尿病角膜神经病变的图片后,Res Net2模型的结果出现下降,说明增加的样本对该种算法构建的结果产生了影响的。
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