基于深度學(xué)習(xí)的眼底疾病篩查診斷系統(tǒng)的初步研究
發(fā)布時(shí)間:2021-11-08 02:46
目的:評(píng)估基于深度學(xué)習(xí)的眼底疾病篩查人工智能診斷系統(tǒng)的應(yīng)用價(jià)值。方法:收集2018-07/12在我院就診的患者1 345例2 690眼,通過分析比較眼科專家診斷及基于多層深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的人工智能診斷系統(tǒng)的一致性,確定人工智能診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率、特異性和敏感性。結(jié)果:人工智能診斷系統(tǒng)的準(zhǔn)確率為62.82%,所納入患者的診斷結(jié)果有1~5(1.38±0.67)個(gè)診斷,其中1個(gè)診斷的準(zhǔn)確率為56.09%,2個(gè)診斷的準(zhǔn)確率為77.96%,3個(gè)診斷的準(zhǔn)確率為84.61%,4個(gè)診斷的準(zhǔn)確率為86.95%,5個(gè)診斷的準(zhǔn)確率為60.00%;無(wú)明顯異常及豹紋狀眼底的一致性Kappa值分別為0.044、0.169,敏感性分別為3.00%、99.6%,特異性分別為99.7%、14.2%,其余診斷的一致性Kappa值高達(dá)0.57~1.00,敏感性高達(dá)65.1%~100%,特異性高達(dá)93.0%~100%。結(jié)論:基于多層深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)的人工智能診斷系統(tǒng)能較好地診斷眼底疾病,有望成為基層醫(yī)療的有效篩查工具。
【文章來(lái)源】:國(guó)際眼科雜志. 2020,20(08)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)
【文章目錄】:
0引言
1對(duì)象和方法
1.1對(duì)象
1.2方法
2結(jié)果
2.1人工智能系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率
2.2人工智能系統(tǒng)診斷的一致性
2.3人工智能系統(tǒng)診斷的敏感性和特異性
3討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能在眼科疾病診療的應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 趙金鳳,吳楨泉,鄭磊,陳懿,田汝銀,馬大卉,張福燕,曾鍵,張國(guó)明. 眼科新進(jìn)展. 2019(05)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的DR篩查智能診斷系統(tǒng)的初步研究[J]. 翁銘,鄭博,吳茂念,朱紹軍,孫元強(qiáng),劉云芳,馬子偉,蔣云良,劉勇,楊衛(wèi)華. 國(guó)際眼科雜志. 2018(03)
[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(06)
[4]圖像理解中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 常亮,鄧小明,周明全,武仲科,袁野,楊碩,王宏安. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(09)
本文編號(hào):3482851
【文章來(lái)源】:國(guó)際眼科雜志. 2020,20(08)北大核心
【文章頁(yè)數(shù)】:4 頁(yè)
【文章目錄】:
0引言
1對(duì)象和方法
1.1對(duì)象
1.2方法
2結(jié)果
2.1人工智能系統(tǒng)診斷準(zhǔn)確率
2.2人工智能系統(tǒng)診斷的一致性
2.3人工智能系統(tǒng)診斷的敏感性和特異性
3討論
【參考文獻(xiàn)】:
期刊論文
[1]人工智能在眼科疾病診療的應(yīng)用現(xiàn)狀[J]. 趙金鳳,吳楨泉,鄭磊,陳懿,田汝銀,馬大卉,張福燕,曾鍵,張國(guó)明. 眼科新進(jìn)展. 2019(05)
[2]基于深度學(xué)習(xí)的DR篩查智能診斷系統(tǒng)的初步研究[J]. 翁銘,鄭博,吳茂念,朱紹軍,孫元強(qiáng),劉云芳,馬子偉,蔣云良,劉勇,楊衛(wèi)華. 國(guó)際眼科雜志. 2018(03)
[3]卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)研究綜述[J]. 周飛燕,金林鵬,董軍. 計(jì)算機(jī)學(xué)報(bào). 2017(06)
[4]圖像理解中的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)[J]. 常亮,鄧小明,周明全,武仲科,袁野,楊碩,王宏安. 自動(dòng)化學(xué)報(bào). 2016(09)
本文編號(hào):3482851
本文鏈接:http://sikaile.net/yixuelunwen/wuguanyixuelunwen/3482851.html
最近更新
教材專著