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收录情况：
◇ 统计源期刊
◇ CSCD-E
◇ 中华系列
文章类型：
机构：
[1]首都医科大学附属北京佑安医院眼科 北京市感染性眼病诊疗中心
[2]首都医科大学附属北京同仁医院 北京同仁眼科中心 眼内肿瘤诊治研究北京市重点实验室 北京市眼科学与视觉科学重点实验室 医学人工智能研究与验证工信部重点实验室
临床科室
眼科
眼肿瘤科
首都医科大学附属北京同仁医院
首都医科大学附属同仁医院
眼科(未分亚科)
[3]首都医科大学附属北京佑安医院感染中心一科
出处：
ISSN：
关键词：
深度学习
获得性免疫缺陷综合征
巨细胞病毒性视网膜炎
超广角眼底成像
诊断
摘要：
目的 利用巨细胞病毒视网膜炎患者（cytomegalovirus retinitis,CMVR）的超广角眼底照片构建出深度学习系统,用于智能筛查。方法 选取2017年9月至2020年10月15日就诊于北京佑安医院眼科815例人类免疫缺陷病毒感染者的6 300张欧堡超广角（ultra-wide-field,UWF）图像构建一个深度学习系统,识别活动性CMVR、非活动性CMVR和非CMVR。同时采用其中的前瞻性数据集进一步验证该系统。通过计算曲线下面积、准确性、敏感度和特异度来评估系统的性能。结果 在内部交叉验证和前瞻性验证中,深度学习模型检测活动性CMVR和非CMVR的曲线下面积分别为0.988 （95%CI:0.978～0.998）和0.951 （95%CI:0.947～0.955）;准确性分别为0.955 （95%CI:0.940～0.969）和0.942 （95%CI:0.937～0.946）。该模型还显示出区分活动性CMVR与非CMVR和非活动性CMVR的能力,以及识别活动性CMVR和非活动性CMVR的能力（两个独立数据集中的所有曲线下面积均＞0.886）。结论 本研究使用超广角眼底图像构建的深度学习模型显示了可靠的获得性免疫缺陷综合征合并CMVR诊断性能。
基金：
国家自然科学基金(82220108017,82141128);首都卫生发展科研专项(首发2020-1-2052);北京市科委科
技计划项目(Z201100005520045,Z181100001818003)
第一作者：
第一作者机构：
[1]首都医科大学附属北京佑安医院眼科 北京市感染性眼病诊疗中心
通讯作者：
推荐引用方式(GB/T 7714)：
杜葵芳,董力,李小娜,等.基于深度学习技术的获得性免疫缺陷综合征合并巨细胞病毒性视网膜炎诊断模型的构建[J].中国医学前沿杂志（电子版）.2023,15(6):10-14.
