Diabetes Care:深度學習能夠提高設備檢測糖尿病性視網膜病變的準確度

作者:佚名 來源:生物穀 日期:19-02-21

        在最近發表的這項研究中,來自阿姆斯特丹VU醫療中心的Frank D. Verbraak及其同事通過混合深度學習增強設備對視網膜圖像進行分級。將其視網膜病變的分類與參考標準進行比較,該參考標準根據DR的國際臨床分類進行分級。共有1,616名2型糖尿病患者接受了影像學檢查。

        研究人員發現,與參考標準相比,混合深度學習增強裝置的敏感性/特異性對於具有威脅視力程度的嚴重DR症狀分別為100 / 97.8%,而其對於輕度DR的敏感性/特異性為79.4 / 93.8%。

        作者寫道:“將設備應用於初級保健站點的醫療保健係統,可以提高被檢查患者的百分比。” 。“此外,與目前的護理標準相比,這樣的設備將提高準確性,並且由於設備對圖像質量的直接反饋,將導致更多數量的具有足夠質量的圖像的患者。”

關鍵字:DR

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