【摘要】：目的:完成白內(nèi)障計算機智能分級系統(tǒng)的建立;探討白內(nèi)障的皮質(zhì)性及核性混濁與年齡、性別、高度近視、糖尿病等相關(guān)影響因素之間的關(guān)聯(lián)。方法:選取四川省人民醫(yī)院2016年1月-2016年8月的白內(nèi)障(年齡50歲)患者938只眼,應(yīng)用裂隙燈前節(jié)照相系統(tǒng)采集圖片后,用LOCSIII分級標(biāo)準(zhǔn)進(jìn)行晶體混濁分級。圖像經(jīng)過特征提取等處理,將分級結(jié)果及相應(yīng)圖像特征對應(yīng)后輸入計算機進(jìn)行學(xué)習(xí),建立一個白內(nèi)障的智能分級診斷系統(tǒng)。采用以醫(yī)院為基礎(chǔ)的病例回顧性研究,對白內(nèi)障圖片分級后得到的數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)計分析,采用秩和檢驗及多因素回歸分析尋找皮質(zhì)性白內(nèi)障及核性白內(nèi)障與年齡、性別、高度近視、糖尿病之間的關(guān)聯(lián)。結(jié)果:目前我們初步完成了核性、皮質(zhì)性白內(nèi)障混濁分級系統(tǒng)建立的大部分工作,N3和N4的預(yù)測結(jié)果最好,僅存在少量異常值;核性白內(nèi)障分級誤差分析顯示分級正確的比例為69.7%,誤差不超過±1級的比例為96.7%。C1預(yù)測結(jié)果最好,僅存在少量異常值;皮質(zhì)性白內(nèi)障分級誤差分析顯示分級正確的比例為48%,誤差不超過±1級的比例為76.6%。臨床研究表明高度近視眼相對于非高度近視眼的皮質(zhì)性混濁等級更低(P0.001),而核性混濁等級更高(P=0.001)。年齡的增加(P0.001)及患糖尿病者(P=0.003)使核性混濁等級更高。男性相對于女性的皮質(zhì)性混濁(P0.001)及核性混濁(P=0.024)等級均更高。結(jié)論:白內(nèi)障智能診斷系統(tǒng)降低了白內(nèi)障的篩查門檻,使白內(nèi)障的整體預(yù)防水平得到提升,但目前診斷具有片面性,其準(zhǔn)確率有待提高,人工智能與醫(yī)生結(jié)合診療方式是未來醫(yī)療發(fā)展方向。年齡、糖尿病、高度近視、男性是核性白內(nèi)障的重要影響因素,近視防控、控制血糖均可能延緩核性白內(nèi)障的發(fā)展。男性較女性患者白內(nèi)障發(fā)展進(jìn)程可能更快。
【學(xué)位授予單位】：西南醫(yī)科大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R776.1

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本文編號：2674681