基于眼底彩照的冠心病智能分类系统

• 作者: 李治玺 周颖玲 杨小红 彭冠凯 孟巍 何明光
• 来源期刊: 眼科学报
• 关键词: 冠心病 眼底彩照 人工智能
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 论著|Original Article
• 页码范围: 188-191
• 页数: 4页
• 语种: 中文
• DOI: 10.3978/j.issn.1000-4432.2021.03.17

摘要

目的:探索基于眼底彩照和人工智能构建冠心病智能诊断系统的可行性.方法:于2013—2014年收集广东省人民医院530例患者共2117张眼底彩照,其中冠心病217例共909张眼底彩照.根据患者有无冠心病的情况进行标记,使用Inception-V3深度卷积神经网络训练人工智能模型,随后使用验证数据判断模型的准确率.计算深度卷积网络模型的准确性、一致率、敏感性、特异性和受试者工作特性曲线下面积(area under the curve,AUC).结果:在2117张眼底彩照中,1903张用于模型训练,214张用于模型的性能评估.在测试集中,该算法的准确性为98.1％,一致率为98.6％,敏感性为100.0％,特异性为96.7％,AUC为0.988(95％CI:0.974～1.000).结论:眼底彩照联合人工智能技术可精准判定冠心病,该模型具备较高的敏感性和特异性,但须进一步增加样本量,使用大样本量数据验证该模型,排除过拟合的可能性.