计算机视觉模型在糖尿病视网膜病变转诊中的应用

作者：王慧霞; 张玉婷; 王莹; 朱曼辉^*

来源：中国医疗设备, 2023, 38(11): 1-5.

• 糖尿病视网膜病变
• 卷积神经网络
• 计算机视觉
• 人工智能

目的 收集糖尿病患者的眼底彩色照片，建立基于深度卷积神经网络的计算机视觉模型，探讨其在糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）转诊中的应用。方法 收集苏州地区糖尿病患者眼底照片，其中训练集（n=350）和内部验证集（n=100）照片来自苏州大学理想眼科医院，测试集来自苏州市立医院（n=200）。对眼底照片进行分类，分为DR无需转诊组和需转诊组。基于测试集表现评价模型分类能力，并与两名眼科医生进行比较。此外，采用Grad-CAM技术对计算机视觉模型进行可视化解释。结果 EfficientNet模型在各模型中表现最佳，且优于低年资眼科医生[准确度（Accuracy,ACC）为0.840，敏感度（Sensitivity,SE）为0.793，特异性（Specificity,SP）为0.859]，但略低于高年资医生（ACC为0.925,SE为0.862,SP为0.951）。在EfficientNet模型的辅助下，低年资医生的ACC升至0.915,SE为0.828,SP为0.951。同样，高年资医生的ACC达到0.965,SE为0.931,SP为0.979。结论 基于深度卷积神经网络的计算机视觉模型在DR转诊二分类任务中表现较好，优于低年资眼科医生。该模型可辅助眼科医生诊断，提高准确度。

• 单位
  苏州市立医院