【摘 要】
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目的:通过深度学习算法自动检测和分类眼底荧光血管造影（FFA）图像中的无灌注区（NPA）、微血管瘤、新生血管荧光渗漏和激光斑这4类糖尿病视网膜病变（DR）病灶,构建造影智能报告系统;对无灌注区进行准确分割,指导眼底激光路径选择。方法:于浙江大学医学院附属第二医院眼科中心收集4067张糖尿病视网膜病变FFA图像建立数据集,每张图像由3名医生标注是否存在无灌注区（NPA）、微动脉瘤、新生血管荧光渗漏和
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目的:通过深度学习算法自动检测和分类眼底荧光血管造影（FFA）图像中的无灌注区（NPA）、微血管瘤、新生血管荧光渗漏和激光斑这4类糖尿病视网膜病变（DR）病灶,构建造影智能报告系统;对无灌注区进行准确分割,指导眼底激光路径选择。方法:于浙江大学医学院附属第二医院眼科中心收集4067张糖尿病视网膜病变FFA图像建立数据集,每张图像由3名医生标注是否存在无灌注区（NPA）、微动脉瘤、新生血管荧光渗漏和激光斑。通过训练Dense Net、Res Net50和VGG16这3个卷积神经网络（CNNs）实现多标签病灶分类,同时识别上述4种病灶,计算CNNs的敏感性、特异性并绘制接收者操作特征曲线（ROC）以评价其性能。三名眼科医生手工勾画FFA图像中的NPA,训练U-Net网络对NPA进行分割,计算不同的重叠度（Intersection over Union,Io U）下的召回率（Recall）并作精确召回曲线（PrecisionRecall Curve）展示模型性能。将FFA图像与眼底彩照图像配准,根据分割的NPA设计视网膜激光路径。结果:Dense Net识别无灌注区、微动脉瘤、新生血管荧光渗漏和激光斑的ROC曲线下面积（AUC）分别为0.8703、0.9435、0.9647和0.9653;而Res Net50和VGG16识别该4种病灶的AUC分别为0.8140、0.9097、0.9585,及0.9115和0.7125、0.5569、0.9177及0.8537。U-Net分割NPA重叠率的平均精度为0.643。结论:实验结果表明,本研究所训练的Dense Net是一种适用于FFA图像多标签分类自动检测DR造影病灶的有效网络模型,U-Net网络能够实现对FFA图像中NPA的自动分割。糖网眼底造影智能报告及眼底激光路径导航系统初见雏形,为实现糖网FFA图像的自动分析和进一步的DR眼底智能激光治疗提供基础。
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自然场景的字符检测包含两个阶段,即字符检测与字符识别。其中字符检测是对自然图像中单词或者字符行进行定位的技术;字符识别是紧接着对字符检测的定位结果进行提取,从自然场景图像中获取有价值的字符信息。如今深度学习的发展已驶入快车道,字符检测与识别的技术要求与应用需求也是水涨船高,基于自然场景中字符的字体、色彩、尺寸、形态和分布等特征,用传统方式很难对其进行合理拆分和提取。所以,如何合理地检测和识别自然场
目的:低眼表生物利用度是滴眼液最突出的问题,亟待解决,故本研究评估阳离子他克莫司脂质体对延长药物眼表停留时间以及增加进角膜药量的作用,在此基础上,进一步评估该剂型滴眼液治疗中重度干眼的作用。方法:薄膜分散水化法合成他克莫司脂质体,利用透射电子显微镜以及动态光散射评估他克莫司脂质体的粒径分布以及表面电位,利用透析法评估包封率。体外实验包括三个部分,评估他克莫司脂质体的细胞毒性,并比较相同他克莫司浓度
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研究背景与目的眼内炎是白内障手术后最严重的并发症之一,由于其局部复杂的微环境,特别是细菌感染和强烈的炎症反应,可严重威胁视力,甚至导致不可逆转的失明。眼内炎通常是由细菌等病原体通过手术和外伤进入到眼睛内引起的,其中耐甲氧西林金黄色葡萄球菌是一种常见的预后不良的病原体。抗生素是目前细菌性眼内炎主要的临床治疗手段,虽然取得了较好的治疗效果,但是随着抗生素的不当使用以及多重耐药菌的日渐增多,单一抗生素治
目的:已有研究表明空气中直径不超过2.5μm的细颗粒物(fine particulate matter,PM2.5)参与诱导眼表相关疾病,但目前尚无研究指出长链非编码RNA（long noncoding RNA,lnc RNA）是否在其病理机制中起作用。本研究旨在分析PM2.5诱导后的人角膜上皮细胞（human corneal epithelial cell,HCEC）中lnc RNA的表达谱,从
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