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白内障患者的青光眼筛查与管理探讨

中文科技期刊数据库（文摘版）医药卫生 2024年第10期 0043-0046页

作者：陈楠南宫市人民医院河北邢台055750

本研究旨在探讨白内障患者的青光眼筛查与管理效果。方法选取我院90例白内障患者,按急慢性青光眼分类均分为对照组和观察组。对比分析两组患者的一般资料,并评估两组患者的视力、眼压变化、治疗总有效率、并发症发生率以及生活质量评... 详细信息

本研究旨在探讨白内障患者的青光眼筛查与管理效果。方法选取我院90例白内障患者,按急慢性青光眼分类均分为对照组和观察组。对比分析两组患者的一般资料,并评估两组患者的视力、眼压变化、治疗总有效率、并发症发生率以及生活质量评分。结果两组患者一般资料无显著差异(P>0.05);而观察组患者术后视力和眼压均明显优于对照组(P青光眼筛查与管理可显著提高视力和生活质量,降低眼压和并发症发生率,是一种有效的管理策略。

关键词：白内障患者青光眼筛查管理策略视力改善生活质量提高

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语义特征图引导的青光眼筛查方法

计算机辅助设计与图形学学报 2021年第3期33卷 363-375页

作者：郭璠李伟清赵鑫邹北骥中南大学自动化学院长沙410083 中南大学计算机学院长沙410083

现有的端到端青光眼筛查模型往往忽略细微病变区域而导致过拟合问题,并且其可解释性区域尚不明确.针对上述问题,提出一种语义特征图引导的青光眼筛查方法.利用基于MobileNet v2作为特征提取网络的DeepLab v3+分割模型进行视盘区域的分... 详细信息

现有的端到端青光眼筛查模型往往忽略细微病变区域而导致过拟合问题,并且其可解释性区域尚不明确.针对上述问题,提出一种语义特征图引导的青光眼筛查方法.利用基于MobileNet v2作为特征提取网络的DeepLab v3+分割模型进行视盘区域的分割定位,并且根据定位结果提取用于青光眼筛查的重点感兴趣区域,再通过设计注意力模块将其嵌入VGG分类网络实现青光眼的准确筛查.注意力模块利用语义特征图融合浅层特征综合生成注意力图,通过强化特征分类相关区域而抑制非相关区域,达到增强模型分类鲁棒性的目的.所提方法基于LAG database数据集测试的敏感性、特异性以及AUC分别为0.970,0.983和0.996,优于已有方法,且通过可视化注意力激活热图得到的模型决策关注区域更为精细,能够获得与医生诊断参考区域相一致的结果.

关键词：青光眼筛查可解释性注意力机制卷积神经网络决策关注区域

AI辅助中国偏远基层社区老年人青光眼筛查对医疗费用和医保基金的影响:基于海南省昌江黎族自治县的卫生经济学分析

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中华实验眼科杂志 2021年第9期39卷 811-820页

作者：肖璇何运臻陈宁江武汉大学人民医院眼科中心 430060 卡尔蔡司(上海)管理有限公司中国数字创新中心 200131

目的预测中国偏远基层地区老年原发性闭角型青光眼(PACG)患者人群人工智能(AI)辅助筛查对医疗费用、医保基金支出的影响。方法纳入海南省昌江黎族自治县19395名65岁及以上老年人,借鉴浙江温州青光眼人群筛查的卫生经济学模型,将PACG按... 详细信息

目的预测中国偏远基层地区老年原发性闭角型青光眼(PACG)患者人群人工智能(AI)辅助筛查对医疗费用、医保基金支出的影响。方法纳入海南省昌江黎族自治县19395名65岁及以上老年人,借鉴浙江温州青光眼人群筛查的卫生经济学模型,将PACG按照严重程度分为原发性房角关闭可疑状态、原发性房角关闭、PACG、单眼致盲和双眼致盲5个状态,并结合青光眼相关文献提供的流行病学、转移概率和治疗依从性、筛查和转诊依从性、AI筛查的敏感性和特异性以及县中西医结合医院2016—2019年医疗费用数据和医疗保险报销比例对卫生经济学模型进行调整,拟合昌江县PACG患者在AI辅助筛查与无筛查2种方案下未来15年内的健康转归、医疗费用与医保基金支出情况。结果以无筛查方案为对照,实施AI辅助PACG筛查,未来15年内可延缓患者疾病进展,减少PACG患者134例和盲患者9例,分别占43%和50%。在AI辅助筛查方案下,阳性患者的早诊断、早治疗短期内将引起医疗费用和医保基金支出过快增长,超过同时期无筛查方案下的费用。从第3年开始,医保基金支出将由增长扭转为下降,控费效应显现,从第10年开始,医疗费用同样发生由增长变为下降的转折。而在无筛查方案下,由于大量PACG患者进展至晚期,医疗费用持续上涨,并于第14年将超过筛查方案的医疗费用。结论卫生经济学分析预测PACG人群AI辅助筛查在中国偏远基层地区不仅具有良好的成本效益,而且可延缓疾病进展,长期可节省医疗费用与医保基金支出。

关键词：青光眼筛查卫生经济学人工智能基层社区医疗

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基于深度学习的视杯视盘分割与青光眼筛查

控制工程 2023年第5期30卷 894-902页

作者：董林李峰上海理工大学光电信息与计算机工程学院上海200093

眼底图像中的OD和OC分割精度不高,且没有充分考虑二者空间信息的问题,为实现联合分割OC/OD,更加准确地测量杯盘比,实现青光眼筛查,提出了一种端到端的基于区域的深度卷积神经网络(region-based deep convolutional neural network,R-DC... 详细信息

眼底图像中的OD和OC分割精度不高,且没有充分考虑二者空间信息的问题,为实现联合分割OC/OD,更加准确地测量杯盘比,实现青光眼筛查,提出了一种端到端的基于区域的深度卷积神经网络(region-based deep convolutional neural network,R-DCNN)。首先,在主干网络Res Net34中引入密集原子卷积以提取更密集的特征图。然后,设计了DPN和CPN模块产生OD和OC的候选边界框。之后,考虑到OD和OC之间位置的关系,使用盘注意力模块连接DPN模块和CPN模块,在精确获得OD和OC边界后,计算CDR作为青光眼筛查的指标。最后,将所提出的网络在公开的DRISHIT-GS和RIM-ONE r3数据集进行训练测试。通过与目前主流的先进方法对比,验证了所提网络在OD和OC分割以及青光眼筛查方面的性能,具有广大的应用前景。

关键词：青光眼筛查联合分割区域深度卷积神经网络密集空洞卷积盘注意力模块

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基于嵌入式的便携式青光眼筛查系统设计

基于嵌入式的便携式青光眼筛查系统设计

作者：涂佳昊南昌大学

学位级别：硕士

青光眼是不可逆致盲的主要原因之一,该疾病在早期一般没有明显症状,很多患者直到晚期才被确诊,导致治疗被耽误。现有的青光眼筛查方案需要耗费大量的人力物力,大范围的筛查工作难以开展。针对这一难题,本文设计了一种基于嵌入式的便携... 详细信息

青光眼是不可逆致盲的主要原因之一,该疾病在早期一般没有明显症状,很多患者直到晚期才被确诊,导致治疗被耽误。现有的青光眼筛查方案需要耗费大量的人力物力,大范围的筛查工作难以开展。针对这一难题,本文设计了一种基于嵌入式的便携式青光眼筛查系统,并将深度学习算法与嵌入式技术有机结合,实现了青光眼的便携式自动筛查功能。具体的研究内容如下:首先,结合青光眼筛查的特点及需求,对系统的功能及涉及到的技术进行了分析,确定了系统的两大主要功能——青光眼筛查功能以及随访与监测功能,制定了技术方案。其次,提出了一种基于眼底图像的青光眼筛查算法,设计了由若干个感受野逐渐递减的多分支网络块堆叠而成的网络模型Trap Net,这种结构一方面能够最大限度地提取多尺度特征,以提升特征的利用率,另一方面能够避免因网络层数的加深而导致的细节特征丢失。为了提升算法在嵌入式设备上的推理性能,为Trap Net扩充了结构重参数化算法,用扩充过的结构重参数化算法解耦模型的训练与推理,将训练完成后的多分支训练模型参数等效变换为单路的推理模型。将Trap Net网络模型在OIA-ODIR数据集上进行了对比实验验证了算法的优越性。最后,完成了便携式眼底相机系统的硬件选型及软件实现,移植了MNN推理平台,将模型部署到便携式眼底相机系统上,实现了青光眼筛查功能。搭建了基于微服务架构的后台服务系统,通过Docker技术将系统部署到了云服务器上,在后台服务系统中还利用了云计算技术将患者的病情进展量化为杯盘比数据的变化,实现了随访与监测功能。

关键词：眼底图像青光眼筛查深度学习结构重参数化算法

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基于眼底图像的青光眼筛查算法关键技术研究

基于眼底图像的青光眼筛查算法关键技术研究

作者：李伟清中南大学

学位级别：硕士

青光眼是一种不可逆的致盲性眼科疾病,其发病过程缓慢,症状不易察觉,早期筛查是青光眼防治的根本。当下,采用计算机进行青光眼辅助筛查取得了较好的成果,但青光眼筛查算法面临着众多层面的难点与挑战,包括病灶分割层面、数据层面、可解... 详细信息

青光眼是一种不可逆的致盲性眼科疾病,其发病过程缓慢,症状不易察觉,早期筛查是青光眼防治的根本。当下,采用计算机进行青光眼辅助筛查取得了较好的成果,但青光眼筛查算法面临着众多层面的难点与挑战,包括病灶分割层面、数据层面、可解释性层面等,限制了其实际临床的应用。因此,针对以上难点,本文基于眼底图像研究青光眼自动筛查领域的关键技术——眼底图像分割算法和青光眼自动筛查分类算法。眼底图像中视杯、视盘、眼底血管等目标结构复杂且交叉融合,现有分割算法无法有效适用。因此,本文提出一种专用于眼底图像的深度学习语义分割网络MES-Net,其以拓展输入端的U-Net为骨架,并结合本文设计的多尺度特征预提取模块、编码器空间级联编码路径和解码器通道注意力机制,可以有效适用于视杯、视盘、视网膜血管等眼底图像分割任务,并为后续青光眼筛查算法提供准确的分割结果。基于特征工程的青光眼筛查算法时空复杂度低、应用较广,但是筛查准确度受限于手工设计特征的能力无法进一步提升。本文提出一种基于多特征域判别模型的青光眼自动筛查算法,候选特征包括基于MES-Net分割结果的临床测量特征、血管分布特征以及隐藏的图像特征。此外,本文设计的视野渐增特征抽取策略使得图像特征更加丰富,并提供一定的空间位置信息。最后,基于所选特征结合数据均衡算法训练Light GBM分类器,有效提升了传统机器学习方法的筛查性能。考虑到现有方法难以克服训练样本不均衡分布、无法准确识别困难样本以实现无偏筛查并且缺乏一定可解释性的问题,本文提出一种多任务课程式学习框架(MTCLF),用于实现青光眼的无偏筛查和模型决策区域的可视化。MTCLF是一个师生框架,教师网络用于生成标签证据图谱等先验信息。学生网络通过精心设计的双分支卷积神经网络结构和协同学习模块以同时诊断青光眼并预测证据图谱。本方法通过教师网络提供的先验信息和学生网络的训练反馈信息设计出两个课程系数θ和σ,在样本空间中指导学生网络的训练。实验结果表明,MTCLF在LAG数据集上的青光眼筛查准确性、敏感性、特异性、AUC和F-score分别为0.967、0.961、0.970、0.996和0.958,它不仅在青光眼无偏诊断方面取得了优异性能,还生成了有助于临床医生探索精细病变区域的证据图谱。

关键词：青光眼筛查医学图像分割多任务网络课程学习

HRT-Ⅱ对中国北方农村人群青光眼的筛查价值

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HRT-Ⅱ对中国北方农村人群青光眼的筛查价值

作者：朱丹中南大学

学位级别：硕士

目的:1.由HRT-Ⅱ测量得出中国北方农村人群正常视盘参数参考值范围;2.探讨HRT-Ⅱ在自然人群中的青光眼筛查价值。方法:本研究入选人群为随机整群抽取的河北省邯郸市永年县13个行政村的30岁及30岁以上居民,共7557人。每位受试者均接受详... 详细信息

目的:1.由HRT-Ⅱ测量得出中国北方农村人群正常视盘参数参考值范围;2.探讨HRT-Ⅱ在自然人群中的青光眼筛查价值。方法:本研究入选人群为随机整群抽取的河北省邯郸市永年县13个行政村的30岁及30岁以上居民,共7557人。每位受试者均接受详细的眼科检查,包括视力、裂隙灯、眼压、HRT-Ⅱ及视盘立体照相等。运用百分位数法建立正常人的HRT-Ⅱ参数参考值范围;运用ROC曲线、敏感性、特异性及阳性似然比分析HRT-Ⅱ的定量指标;计算HRT-Ⅱ定性指标与眼科专家诊断青光眼的符合率。结果:按照正常人和青光眼患者纳入及排除标准,正常人4642人(9284只眼),其中男性2107人,女性2535人,平均年龄51.5±15.5岁(30-87岁)。青光眼患者151人(283只眼),其中男性70人(136只眼),平均年龄61.5±14.0岁(37-80岁),女性81人(147只眼),平均年龄61.0±12.0岁(34-76岁)。线性杯盘比、杯盘面积比和沿盘面积比的参考值范围分别为0.042-0.658、0.002-0.433和0.567-0.998。HRT-Ⅱ所有参数在青光眼患者和正常受试者之间的差异均存在显著的统计学意义。HRT-Ⅱ的较大AUC依次为线性杯盘比(0.816)、杯盘面积比(0.815)和沿盘面积比(0.815),其最佳敏感性/特异性分别为68.9%/79.7%、65.4%/82.6%和65.4%/82.6%。阳性似然比较高的参数为杯盘面积比(3.753)和沿盘面积比(3.753),阴性似然比较好的参数有视杯面积(0.288)和视杯形态测量(0.317)。HRT-Ⅱ的RB判别函数值、MRA及FSM判别函数值与青光眼专家诊断青光眼的符合率分别为96.8%、95.2%及93.8%,盘沿面积的符合率为98.7%,其差异有统计学意义。结论:HRT-Ⅱ各参数的青光眼筛查价值不十分理想。HRT-Ⅱ的各项定性指标判断青光眼的正确率,不及本研究制定的以国人参考值范围为对照的盘沿面积这一定性指标的正确率高。在不断完善国人数据库的基础上,HRT-Ⅱ有望为青光眼筛查和诊断提供更多的有用信息。

关键词： HRT-II 青光眼筛查

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注重近视眼患者的青光眼机会性筛查

眼科 2016年第1期25卷 6-8页

作者：李建军徐亮首都医科大学附属北京同仁医院北京同仁眼科中心北京市眼科研究所眼科学与视觉科学北京市重点实验室 100005

中国青少年近视眼患病率目前表现出随着学龄增长而升高、发病低龄化和度数高度化的趋势,近视眼尤其是高度近视眼是原发性开角型青光眼(POAG)患病与进展的重要危险因素,高度近视眼合并青光眼患病隐匿、诊断及检测进展的难度更大,因此应... 详细信息

中国青少年近视眼患病率目前表现出随着学龄增长而升高、发病低龄化和度数高度化的趋势,近视眼尤其是高度近视眼是原发性开角型青光眼(POAG)患病与进展的重要危险因素,高度近视眼合并青光眼患病隐匿、诊断及检测进展的难度更大,因此应注重对近视眼患者到医院就诊时包括验光配镜时进行青光眼机会性筛查,其中眼底照相检查并建立个人健康档案,建立基于云平台的影像数据库是较好的筛查与随访方法。

关键词：近视眼青光眼筛查

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面向医学图像分割的半监督条件生成对抗网络

软件学报 2020年第8期31卷 2588-2602页

作者：刘少鹏洪佳明梁杰鹏贾西平欧阳佳印鉴广东技术师范大学计算机科学学院广东广州510665 广东省大数据分析与处理重点实验室(中山大学) 广东广州510006 广州中医药大学医学信息工程学院广东广州510006 中山大学数据科学与计算机学院广东广州510006

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习... 详细信息

医学图像分割是计算机辅助诊断的关键技术.青光眼作为全球第二大致盲眼病,其早期筛查和临床诊断依赖于眼底图的视盘和视杯的准确分割.但传统的视盘和视杯分割方法采用人工构建特征,模型泛化能力差.近年来,基于卷积神经网络的端对端学习模型可通过自动发现特征来分割视盘和视杯,但由于标注样本有限,模型难以训练.提出一个基于半监督条件生成对抗网络的视盘和视杯两阶段分割模型——CDR-GANs.该模型的每个分割阶段均由语义分割网络、生成器和判别器构成,通过对抗学习,判别器引导语义分割网络和生成器学习眼底图及其分割图的联合概率分布.在真实数据集ORIGA上的实验结果表明,CDR-GANs在均交并比(mean intersection over union,简称MIoU)、CDR绝对误差(absolute CDR error)和实际分割效果这些指标上明显优于现有模型.

关键词：医学图像深度学习生成对抗网络半监督学习青光眼筛查