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用于检测可转诊糖尿病视网膜病变和青光眼的深度学习模型可视化

DOI：10.1001/jamaophthalmol.2018.6035 期刊：JAMA Ophthalmology 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 重要性 近期卷积神经网络已应用于眼科疾病领域，但临床医生难以理解这些系统生成结果的依据。因此需要一种可视化工具，使临床医生能实时理解重要暴露变量。 目的 系统性可视化两种经验证的深度学习模型（用于检测需转诊的糖尿病视网膜病变[DR]和青光眼性视神经病变[GON]）的卷积神经网络。 设计、场景与参与者 GON和需转诊DR算法先前已使用第三方数据库（LabelMe）中来自中国不同临床环境、经过去标识处理的48,116张和66,790张视网膜照片（采用保留法）开发并验证。本横断面研究从GON和DR验证数据集中各选取100张真阳性照片随机样本及所有假阳性病例，所有数据收集于2017年3月至6月。原始彩色眼底图像采用自适应核可视化技术处理，通过28×28像素滑动窗口（步长3像素）裁剪为子图像生成特征图。针对各模型调整阈值尺度生成热图，突出输入图像上的局部标志区域。由一名验光师根据生成的热图将每张图像分配至预定义类别。 主要结局与指标 眼底可视化区域。 结果 在GON数据集中，100例真阳性病例中的90例（90%；95%CI 82%-95%）和22例假阳性病例中的15例（68%；95%CI 45%-86%）的热图可视化仅显示在视盘区域。在96例真阳性DR病例（96%；95%CI 90%-99%）中，需转诊DR常见病变（渗出、出血或血管异常）被识别为最重要的预后区域。46例假阳性DR病例中的39例（85%；95%CI 71%-94%），热图显示非传统眼底区域（伴或不伴视网膜静脉）的可视化。 结论与意义 这些发现表明该可视化方法能突出疾病诊断中的传统区域，证实了所研究深度学习模型的有效性。该可视化技术可能促进这些模型在临床的应用。
作者： Stuart Keel，Jinrong Wu，Pei Ying Lee，Jane Scheetz，Mingguang He
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研究概述 实验方案

研究目的

系统地可视化两个经验证的深度学习模型中用于检测可转诊糖尿病视网膜病变（DR）和青光眼性视神经病变（GON）的卷积神经网络。

研究成果

我们的研究发现，所提出的可视化方法能够突出眼科疾病诊断中的传统区域，从而证实了所研究深度学习模型的有效性。为推动这些模型在临床中的应用，未来工作将聚焦于设计一个全自动可视化工具，使临床医生能够实时理解重要的暴露变量。

研究不足

本研究的潜在局限性在于，仅选取了少量随机样本（每组100张图像）的真阳性糖尿病视网膜病变和视神经乳头水肿图像进行分析?？赡苄枰治龈蠊婺５氖菁囱橹じ每墒踊ぞ叩目煽啃院涂芍馗葱?。

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