【摘 要】
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研究背景早产儿视网膜病变（retinopathy of prematurity,ROP）是一种发生在早产儿和低体重儿的视网膜血管增生性疾病,是全球婴幼儿失明的主要原因之一,定期筛查、早期发现并及时治疗可防止视力损害。建立用于识别ROP高风险新生儿的预测模型,有望减少不必要的筛查次数。ROP常并发于其他早产儿并发症,眼底筛查可能是了解这些疾病的窗口。利用深度学习对早产儿的眼底图像进行分析,可挖掘RO
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研究背景早产儿视网膜病变（retinopathy of prematurity,ROP）是一种发生在早产儿和低体重儿的视网膜血管增生性疾病,是全球婴幼儿失明的主要原因之一,定期筛查、早期发现并及时治疗可防止视力损害。建立用于识别ROP高风险新生儿的预测模型,有望减少不必要的筛查次数。ROP常并发于其他早产儿并发症,眼底筛查可能是了解这些疾病的窗口。利用深度学习对早产儿的眼底图像进行分析,可挖掘ROP及其相关的早产儿并发症的图像特征,构建疾病预测模型,为早产儿的个体化ROP筛查策略和临床管理方案提供新的思路。目的1.构建并验证基于深度学习的ROP发病预测模型,通过输入早产儿首次筛查的眼底照片预测ROP及1型ROP的发病风险。2.构建并验证基于深度学习的ROP相关的早产儿并发症发病预测模型,通过输入早产儿首次筛查的眼底照片预测支气管肺发育不良、动脉导管未闭、坏死性小肠结肠炎及脑室内出血的发病风险。方法本研究回顾性收集了南方医科大学珠江医院从2017年6月至2020年11月期间接受ROP筛查的1020例早产儿用于模型训练和内部验证。另外,我们收集了南宁市第二人民医院从2019年9月到2020年8月期间接受ROP筛查的85例早产儿用于外部验证。本研究采用EfficientNet-B4卷积神经网络架构进行迁移学习构建疾病预测模型。计算了准确率、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、F1值以评估预测模型的性能。结果1.对于预测ROP,预测模型在五折交叉验证中平均灵敏度为0.89,平均特异度为0.86,在外部验证中灵敏度为0.88,特异度为0.86;对于预测1型ROP,预测模型在五折交叉验证中平均灵敏度为0.85,平均特异度为0.84,在外部验证中灵敏度为0.75,特异度为0.79。2.对于预测支气管肺发育不良,预测模型在五折交叉验证中平均灵敏度为0.74,平均特异度为0.83,在外部验证中灵敏度为0.81,特异度为0.78;对于预测动脉导管未闭,预测模型在五折交叉验证中平均灵敏度为0.80,平均特异度为0.84,在外部验证中灵敏度为0.77,特异度为0.78;对于预测坏死性小肠结肠炎,预测模型在五折交叉验证中平均灵敏度为0.76,平均特异度为0.80,在外部验证中灵敏度为0.67,特异度为0.77;对于预测脑室内出血,预测模型在五折交叉验证中平均灵敏度为0.81,平均特异度为0.83,在外部验证中灵敏度为0.83,特异度为0.81。结论1.本研究基于卷积神经网络构建的深度学习模型对ROP和1型ROP的发病风险具有良好的预测性能。2.本研究基于卷积神经网络构建的深度学习模型对支气管肺发育不良、动脉导管未闭、坏死性小肠结肠炎及脑室内出血的发病风险具有良好的预测性能。
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