上海交通大学、西安市第四医院等学校合作SCI新成果：深度学习辅助液体体积计算评估糖尿病性黄斑水肿中抗血管内皮生长因子效应
论论资讯 ｜ 2024-04-29 ｜
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Heliyon
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Deep learning assisted fluid volume calculation for assessing anti-vascular endothelial growth factor effect in diabetic macular edema
Jin Y.; Yong S.; Ke S.; Zhang C.; Liu Y.; Wang J.; Lu T.; Sun Y.; Wang H.; Zhang J.
Published：2024-04-30
DOI：10.1016/j.heliyon.2024.e29775
研究背景
在当今社会，糖尿病患者面临着许多健康挑战，其中糖尿病黄斑水肿（DME）是一个严重影响视力的并发症。传统方法难以准确测算患者眼部内外视网膜液体的体积，这成为当前研究领域的一大难题。
研究内容
一项发表在《Heliyon》期刊的研究提出了一种新算法，利用深度学习方法计算光学相干断层扫描（OCT）图像中的眼部内视网膜和视网膜下液体的体积，以评估糖尿病黄斑水肿患者的病情变化。研究采用交叉研究设计，招募了从2020年4月至2021年11月间诊断为DME的治疗未经过的患者。研究使用了基于U-Net架构的编码器-解码器网络的深度学习网络，用于计算内视网膜液体（IRF）和视网膜下液体（SRF）的体积。研究分析了视网膜血管密度和厚度的变化，以及最佳矫正视力（BCVA）与OCT参数之间的相关性。研究结果显示，通过该算法的受试者工作特征（ROC）曲线下面积（AUC）分别为0.993（IRF）和0.998（SRF）。IRF和SRF的体积从基线时的1.93 ± 0.58 /1.14 ± 0.25 mm³降至注射后的0.26 ± 0.13 /0.26 ± 0.18 mm³，差异显著（IRF p = 0.0170，SRF p = 0.0004）。斯皮尔曼相关性显示，IRF体积的减少与年龄呈负相关（系数 = -0.698，p = 0.006）。
研究意义
该研究开发了一种深度学习辅助的液体体积测算算法，对评估DME患者的IRF和SRF体积具有高灵敏度和特异性，为研究和治疗糖尿病黄斑水肿提供了新的方法和思路。
希望这篇文章能帮助你更好地了解这项关于糖尿病黄斑水肿的深度学习研究。如果有任何问题或想了解更多内容，欢迎留言交流！
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