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摘要
背景及目标视神经乳头水肿与其他视神经头(ONH)病变(如视神经盘drusen (ODD))类似视神经乳头水肿的区别在临床实践中是很困难的。我们的目标如下:(1)开发一种深度学习算法，在三维(3D)光学相干断层扫描(OCT)扫描中自动识别ONH的主要结构;(2)利用这些信息来可靠地区分ODD、视神经乳头水肿和健康的ONH。
方法这是一项横断面比较研究，研究对象包括来自3个地区(新加坡、丹麦和澳大利亚)的确诊ODD患者、因颅内压升高而出现乳头水肿的患者和健康对照者。使用OCT成像获得ONH的光栅扫描，然后进行处理以提高深层组织的能见度。首先，开发了一种深度学习算法来识别主要ONH组织和ODD区域。我们的算法的性能评估使用骰子系数。其次，设计分类算法(随机森林)严格根据drusen和椎板前肿胀评分(根据分割计算)进行3类分类(1:ODD, 2:视神经乳头水肿，3:健康ONHs)。为了评估性能，我们报告了每个类别的接受者工作特征曲线下的面积。
结果本研究共纳入241例患者(256例成像ONHs，包括105例ODD, 51例乳头水肿和100例健康ONHs)。使用ONH的OCT图像，我们的分割算法能够分离神经和结缔组织以及ODD区域/集合体。测试集的平均Dice系数为0.93±0.03，具有较好的分割性能。auc较高，ODD检出0.99±0.001，乳突水肿检出0.99±0.005，健康ONHs检出0.98±0.01。
讨论我们的人工智能方法可以严格使用ONH的一次OCT扫描来区分ODD和乳头水肿。我们的分类性能在研究人群中非常好，但需要注意的是，在更大的人群中验证是有必要的。我们的方法可能有潜力建立OCT成像作为神经眼科ONH疾病诊断成像的支柱之一，除了眼底摄影。
术语表
- 3 d＝
- 三维；
- 人工智能＝
- 人工智能；
- AUC＝
- 接收机工作特性曲线下面积；
- BOSAI＝
- 脑和视神经研究；
- 蒙特利尔银行＝
- 布鲁赫膜开口；
- 美国有线电视新闻网＝
- 卷积神经网络；
- ICP＝
- 颅内压；
- 10月＝
- 光学相干层析成像；
- 奇怪的＝
- 视盘水肿；
- “＝
- 视神经头；
- 射频＝
- 随机森林；
- RPE＝
- 视网膜色素上皮；
- 培训人数＝
- 新加坡国家眼科中心
脚注
去半岛投注体育官网Neurology.org/N全面披露。作者认为相关的资金信息和披露(如果有的话)将在文章末尾提供。
提交并经外部同行评审。处理编辑是医学博士丽贝卡·伯奇。
- 收到了2022年2月4日。
- 最终接受2022年8月19日。
- ©2022美国神经病学学会半岛投注体育官网
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