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利用彩色眼底照片识别视网膜静脉阻塞患者的人工智能

眼睛（2022）引用这篇文章

主题

摘要

目的

我们的目的是建立一个人工智能模型，以区分RVO患者与正常人的彩色眼底照片(CFP)。

方法

训练数据集包括2013个来自RVO患者眼部的CFP和8536个年龄和性别匹配的正常CFP。模型性能评估在两个独立的测试数据集。我们使用接受者工作特征曲线(AUC)下的面积、准确性、精确度、特异性、敏感性和混淆矩阵来评估AI模型的性能。我们进一步解释了AI可能的临床相关性提取和比较视网膜图像的特征。

结果

我们的模型在识别训练数据集中RVO患者眼底图像时，平均AUC为0.9866 (95% CI: 0.9805-0.9918)，准确性为0.9534 (95% CI: 0.9421-0.9639)，精确度为0.9123 (95% CI: 0.8784-9453)，特异性为0.9810 (95% CI: 0.9729-0.9884)，灵敏度为0.8367 (95% CI: 0.7953-0.8756)。在独立的外部数据集1中，RVO组的AUC为0.8102 (95% CI: 0.7979-0.8226)，准确性为0.7752 (95% CI: 0.7633-0.7875)，精确度为0.7041 (95% CI: 0.6873-0.7211)，特异性为0.6499 (95% CI: 0.6305-0.6679)，敏感性为0.9124 (95% CI: 0.9004-0.9241)。视网膜动静脉比、视杯与视盘比、视盘倾角差异有统计学意义(p < 0.05)。p= 0.001,p= 0.0001,p= 0.0001)。

结论

我们训练了一个AI模型来对RVO患者的彩色眼底照片进行分类，在内部和外部数据集中都表现稳定。这可能对视网膜静脉阻塞患者的风险预测具有重要意义。

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图1实验设计流程
图2:我们AI模型的诊断效率。
图3训练数据集和独立外部测试数据集的眼底照片代表图像及其热图。

数据可用性

本研究中分析的数据集可根据合理要求从通讯作者处获得。

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    文章PubMed公共医学中心谷歌学者

下载参考

确认

感谢成都爱康国宾健康检查中心提供的彩色眼底照片。

资金

国家重点研发计划项目(2018YFC1106103)和四川大学华西医院博士后科研项目(2021HXBH030)资助。四川省自然科学基金(No. 2022NSFSC1285)资助XR。

作者信息

作者指出

  1. 这些作者贡献相同:向仁、魏峰。

作者和联系

  1. 四川大学华西医院眼科实验室，四川成都，610041

    任翔，冉瑞金，高云霞，林宇，付祥玉，陶云涵，王婷，张明

  2. 四川大学华西医院眼科与视觉科学研究实验室，生物疗法国家重点实验室，四川成都610041

    任翔，林宇，傅翔宇，王婷

  3. 北京Airdoc科技有限公司，北京，中国

    冯伟，王斌，鞠烈，陈玉忠，何兰青

  4. 中国恩施，湖北民族大学民达医院

    瑞金跑

  5. 工程学院，莫纳什大学，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚

    鞠烈&葛宗元

  6. 成都爱康国宾健康检查中心有限公司，中国成都

    吴曦&刘晓荣

  7. 莫纳什大学研究中心，墨尔本，维多利亚州，澳大利亚

    Zongyuan通用电气

作者
  1. 湘任
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  15. Zongyuan通用电气
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  16. 张明
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贡献

XR, BW和MZ设计了这项研究，指导了该项目，并解释了数据。分别由XR、YG、RR、YT、WF、LJ、LH、WX、XL、TW、YC进行实验。GZ为这个项目提供了指导。论文由XR撰写，YL、XF、GZ、MZ参与编辑。所有作者都对论文做出了贡献，并批准了提交的版本。

相应的作者

对应到张明．

道德声明

相互竞争的利益

作者声明没有竞争利益。

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任，X，冯，W，然，R。et al。利用彩色眼底照片识别视网膜静脉阻塞患者的人工智能。眼睛(2022)。https://doi.org/10.1038/s41433-022-02239-4

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