基于深度学习的3视野DR图像智能筛查系统的初步研究

• 作者: 张云 杨卫华 翁铭
• 来源期刊: 中国数字医学
• 学科: 医学
• 关键词: 人工智能 糖尿病视网膜病变/分期 筛查
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 所属期刊栏目: 特别专题
• 页码范围: 8-10,16
• 页数: 4页
• 分类号: R319|R445
• 字数: 2740字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-7571.2020.04.003

摘要

目的:评估基于深度学习的3视野眼底照相糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)筛查智能诊断系统的临床应用价值.方法:采用前瞻性研究方法,收集2017年9月至2018年1月在湖州市第一人民医院就诊的糖尿病患者135例270眼,以专家诊断组为对照组,智能诊断为实验组,通过比较其特异性和敏感性,评估3视野眼底照相DR人工智能筛查的临床应用价值.结果:在DR5级分期中,两组高度一致性占197眼(73.0％),Kappa值为0.75.智能诊断组灵敏度为0.83,特异性为0.92,Kappa为0.81(=21.82,P<0.05).在DR3级分期中,PDR假阳性率偏高.结论:基于深度学习的DR人工智能诊断系统能较好应用于DR筛查工作,免散瞳3视野眼底照相对DR筛查可能存在评估过重.