基于机器学习模型的2型糖尿病患者视网膜微血管形态学特征与糖尿病肾病的相关性

作者：杨雪柯; 刘章锁; 李广普; 段家宇; 刘东伟^*

来源：中华医学杂志, 2023, 103(18).

• 糖尿病, 2型
• 糖尿病肾病
• 视网膜微血管参数
• 机器学习模型

目的探讨2型糖尿病患者视网膜微血管形态学特征与糖尿病肾病(DKD)的相关性。方法回顾性分析2018年1月至2020年12月于郑州大学第一附属医院就诊的2型糖尿病患者的临床资料及眼底照相图片。根据是否伴有肾功能异常分为DKD组和对照组。应用U-Net深度卷积神经网络将视网膜血管形态学及结构数字化, 应用多因素logistic回归分析视网膜血管形态学特征与DKD的相关性。结果共纳入2型糖尿病患者648例, 男410例, 女238例, 年龄(53±10)岁。2型糖尿病不伴肾功能异常的对照组398例, DKD组250例;收集双侧眼底图像1 296张。DKD组患者男性占比(68.4%比60.1%, P=0.032)、年龄[(54±9)比(52±10)岁, P=0.005]、收缩压[(136.8±17.3)比(130.3±15.4)mmHg(1 mmHg=0.133 kPa), P<0.001]、总胆固醇[(4.5±1.4)比(4.2±1.0)mmol/L, P=0.009]、甘油三酯[M(Q1, Q3)][1.7(1.2, 3.0)比1.4(1.0, 2.3)mmol/L, P<0.001]、胱抑素C[(0.9(0.8, 1.0))比0.8(0.7, 0.9)mg/L, P<0.001]均高于对照组, 高密度脂蛋白[(1.0±0.3)比(1.1±0.3)mmol/L, P=0.001]低于对照组。多因素logistic回归分析结果显示, 调整年龄、性别后, 相对于血管弯曲度最低四分位数组, 第三分位数组(右眼:OR=1.825, 95%CI:1.204～2.768, P=0.005)和第四分位数组(左眼:OR=1.929, 95%CI:1.218～3.055, P=0.005)DKD的发生风险增加;视网膜静脉血管管径平均值增加(左眼:OR=1.044, 95%CI:1.013～1.075, P=0.005)与DKD发生风险相关;血管分形维数(左眼第四分位数组:OR=0.444, 95%CI:0.199～0.987, P=0.046)和视网膜血管密度(右眼第二、四分位数组:OR=0.639, 95%CI:0.409～0.998, P=0.049;OR=0.534, 95%CI:0.331～0.864, P=0.010)降低与DKD的发生风险相关。结论视网膜微血管形态学特征异常与DKD存在关联, 视网膜静脉血管管径增加、血管密度降低与DKD的发生相关。

• 单位
  郑州大学; 郑州大学第一附属医院