通过卷积神经网络分析ECT成像和临床检验数据评估糖尿病视网膜病变和糖尿病肾病之间的相关性.pdf
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1、欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁氉氉氉氉引文格式:唐娟,李庆华,邓秀英,鲁婷,唐国强,林志武,等 通过卷积神经网络分析 成像和临床检验数据评估糖尿病视网膜病变和糖尿病肾病之间的相关性 眼科新进展,():【应用研究】通过卷积神经网络分析 成像和临床检验数据评估糖尿病视网膜病变和糖尿病肾病之间的相关性唐娟李庆华邓秀英鲁婷唐国强林志武刘兴德吴小利方其林李盈王潇周燕李彪戴传强李涛欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁
2、欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁欁氉氉氉氉作者简介:唐娟(:),女,年 月出生,四川广安人,硕士研究生,重庆医科大学老年医学专业在读博士。研究方向:糖尿病及其并发症。:通信作者:李涛(:),男,年 月出生,四川资阳人,硕士研究生,重庆医科大学眼科学专业在读博士。研究方向:眼 底 病 和 白 内 障。:收稿日期:修回日期:本文编辑:盛丽娜基金项目:四川省资阳市科技计划项目(编号:,);成都医学院 附属(教学)医院联合科研基金(编号:)作者单位:四川省资阳市,资阳市第一人民医院内分泌科(唐娟,李庆华,鲁婷);四川省资阳市,资阳市精神病院(邓秀英)
3、;四川省眉山市,眉山市彭山区人民医院(唐国强);四川省资阳市,资阳市第一人民医院胸心外科(林志武);四川省资阳市,资阳市第一人民医院眼科,资阳市眼科重点实验室(刘兴德,吴小利,方其林,李盈,周燕,李彪,李涛);四川省资阳市,资阳市第一人民医院耳鼻咽喉头颈外科(王潇);四川省资阳市,资阳市第一人民医院骨科(戴传强)【摘要】目的从影像学和临床检验数据综合评估 型糖尿病患者()中糖尿病肾病()和糖尿病视网膜病变()的相关性。方法选取 年 月至 年 月就诊于资阳市第一人民医院的 患者 例,所有患者均行眼底照相和荧光素眼底血管造影检查,收集患者年龄、性别、持续时间、心血管疾病、脑血管疾病、高血压、吸烟史
4、、饮酒史、体重指数、收缩压和舒张压等临床数据。测量空腹血糖、甘油三酯、总胆固醇、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、糖化血红蛋白、尿白蛋白、尿白蛋白 肌酐、血肌酐和血尿素氮水平。采用 回归分析与 相关的危险因素。根据眼底图片进行 分期,采用卷积神经网络()算法作为图像分析方法,通过 成像技术和临床检验数据评估 和 之间的相关性。结果采用 算法进行分析,无明显 、轻度非增生型 ()、中度 、重度 和增生型 ()组患者的 和 病变面积率均高于采用传统算法()的结果。随着 的加重,患者血肌酐、血尿素氮、尿白蛋白和尿白蛋白 肌酐均逐渐升高,无明显 、轻度 、中度 、重度 和 组患者的 发生率分别为
5、 、和 。回归分析结果显示,持续时间、吸烟史、糖化血红蛋白、总胆固醇、甘油三酯、高密度脂蛋白胆固醇、低密度脂蛋白胆固醇、尿白蛋白、血肌酐、血尿素氮、尿白蛋白 肌酐、肾小球滤过率是 的独立危险因素。肾动态 成像分析结果表明,随着 的加重,肾血流灌注逐渐减少,从而导致肾过滤功能下降。结论在 患者中,算法早期应用于 和 图像的分析,将有助于提高 和 病变面积诊断准确性,随着 病变的加重,的严重程度逐渐增加。【关键词】卷积神经网络;型糖尿病;糖尿病视网膜病变;糖尿病肾病;成像技术【中图分类号】糖尿病是一种以血糖水平异常为特征的公共健康问题 。据世界卫生组织报道,全球约有 亿糖尿病患者,并预测到 年,全
6、球将有 亿糖尿病患者 。随着胰岛素的出现和抗生素的合理使用,糖尿病酮症酸中毒、糖尿病足和严重全身感染等并发症已大大减少 。然而,糖尿病视网膜病变()、糖尿病肾病()和其他由糖尿病引起的疾病已成为严重影响患者生活质量的主要并发症 。是糖尿病患者最常见的微血管疾病之一,其发病主要取决于糖尿病持续时间、血糖、血压、血脂和糖尿病类型 。此外,病程超过 年的糖尿病患者中,几乎 被诊断为 ,他们的视觉质量随着时间的推移逐渐下降 。与糖尿病引起的 发病机制相似,也被认为是糖尿病引起的微血管疾病,其特征是糖尿病肾小球硬化的形成 。此外,约 的糖尿病患者有肾脏并发症,这已成为发达国家终末期肾病()的主要原因 。
7、近年来,有研究表明,肥胖、高血压、血脂异常、动脉硬化和其他疾病可能是 和 患者的常见危险因素 。此外,尿白蛋白排泄率低、肾小球滤过率异常和尿白蛋白肌酐比值异常在 的发病机制和进展中起着重要作用 。同时,糖尿病患者 的发病时间早于 ,且随着 的加重,的发生率会显著增加。然而,仍缺乏证实 和 之间关系的影像学数据 。众所周知,的诊断主要取决于眼底检查观察微血管的病理变化 。作为确定 程度的最重要方法之一,眼底造影已成为糖尿病患者快速、无创、耐受性好且可广泛使用的成像技术 。此外,与其他侵入性手术(如肾穿刺)相比,发射计算机断层扫描()采用 作为对比剂,可以显示肾脏的形状、位置和血液灌注,具有无创性
8、和高安全性的优点 。卷积神经网络()与自动特征提取器可对眼底照相和 成像图片进行 智能扫眼 科新进展 年 月第 卷第 期 :描和数据分析,构建具有深度学习架构的多层神经网络。因此,本研究采用 及其各种算法和架构作为深度学习方法来检测和分类视网膜和肾脏图像,并使用 成像技术和临床测试标准从多个角度评估 和 之间的相关性。资料与方法 一般资料选取 年月至 年 月就诊于资阳市第一人民医院的 型糖尿病()患者 例,其中男 例,女 例;年龄 ()岁。所有患者均排除 型糖尿病、急性肾损伤、糖尿病酮症酸中毒、急性高血糖症状(伴有重度酮尿)、急性感染、白内障。本研究遵守 赫尔辛基宣言 原则,通过资阳市第一人民
9、医院伦理委员会审批 批号:审(号),所有患者均签署知情同意书,患者在整个试验过程中充分知晓风险并随时享有退出的权利。临床检查数据记录患者年龄、性别、持续时间、心血管疾病、脑血管疾病、高血压、吸烟史、饮酒史、体重指数()、收缩压()和舒张压()等临床数据。测量空腹血糖()、甘油三酯()、总胆固醇()、高密度脂蛋白胆固醇()、低密度脂蛋白胆固醇()、糖化血红蛋白(),使用自动生化分析仪(,博科)评估血肌酐()和血尿素氮()水平。通过尿潴留测定 尿白蛋白()和尿白蛋白 肌酐()。使用 检测试剂盒(公司,北京)检测微量白蛋白水平。的诊断及分组眼科常规检查后行荧光素眼底血管造影检查并确立 诊断,同时由经
10、验丰富的眼科临床医师根据世界卫生组织制定的 分期标准进行分级 ;其中无明显 组、轻度非增生型 ()组、中度 组、重度 组和增生型 ()组患者各 例。的诊断根据 成像数据,通过肾小球滤过率()确定本研究中 的诊断和病变程度 。使用计算机 成像技术和专用软件获得肾脏区域、肾病深度、肾血流灌注、肾药物摄取率、和峰值时间等数据。眼底病变面积传统计算方法本研究眼底病变面积传统计算方法()为采用卡尺测量并计算所得,病变面积率 计算的眼底病变面积 眼底图片采集面积 。眼底病变面积 算法 算法作为深度学习的重要组成部分之一,可以实现从下到上(输入 输出)和从左到右(时间 到时间 )的信息传输,具体过程见图 。
11、通过 对 和 的影像图片中病变面积率进行准确计算和对比分析。图 通过 算法评估 和 之间相关性的过程 卷积层的计算方法将搜索数据放入网络,并进行卷积滤波器滤过。然后,提取数据的局部特征。具体公式为 :()其中,为卷积层的第一信号的输出;为卷积层的第一信号的权重向量;为卷积层的偏置矢量;为输入数据上卷积核的感受野;“”表示卷积运算,()表示激活函数。下采样层的计算方法下采样通常使用 窗口,最大池层取 个数字的最大值,而平均池层取平均值 。具体为:()其中,为 层第 通道的特征;为权重;为偏倚;()表示下采样。统计学方法通过 和 算法对不同 分期患者眼底照相()和荧光素眼底血管造影()上 的病变面
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