ChiCTR1800014389
正在进行
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2018-01-10
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黄斑病变
基于OCT深度学习技术的黄斑疾病筛查研究
基于OCT深度学习技术的黄斑疾病筛查研究
210029
最近有研究显示我国糖尿病的患病率达到了惊人的11.6%[9]，而糖尿病性视网膜病变(Diabetic Retinopathy, DR)是糖尿病的主要并发症之一，我国DR 的发病率高达37%[10]，DR 已经成为我国重大公共卫生问题。?同样的，在亚洲地区，流行病学调查发现在40-79岁的人群中，早期AMD的发病率为6.8%，晚期AMD的发病率为0.56%。我国的一些区域性流调结果显示老年人群中早期AMD发病率为4.7%-9.2%，晚期为0.2%-1.9%[11]。2017年欧洲的一篇研究报道早期AMD已成为继白内障及屈光不正后的第三大视力障碍主要原因[12]。 上述内容以DR和AMD这两种可防治的致盲性眼病为例已充分展现了黄斑疾病在我国严峻而亟待解决的情势。尤其在我国医师总量少、医师水平良莠不齐、医疗资源供不应求且分配严重失衡的国情下，早期发现，早期治疗是防控这些可防治的眼病最主要的策略，更是减轻社会和家庭负担、改善人民生活质量的重要举措。 OCT的高分辨率为早期探测黄斑部的微小病变提供了最佳手段，但是一次黄斑Cube扫描，产生128帧图像，也就是说一次扫描就算每帧图像耗时1秒也需花费一名有经验的眼科医生2分多钟时间，更枉论经验尚不足的年轻医生群体。广泛地筛查黄斑部疾病对中国国情下紧缺的眼科医生来说绝对是个严峻的考验，因此我们迫切需要一种大数据的自动分析方法。 本课题组与南京大学的胡昊教授团队、南京理工大学计算机系的陈强教授团队在OCT计算机分析领域进行了合作，通过与计算机科学家的跨学科交流合作，初步了解了深度学习与医学影像资料结合的最新技术，深度学习结合传统计算机学习在疾病筛查和随访评估中的重大意义，为个性化的治疗提供依据。 因此，本课题组预期通过OCT深度学习技术开发一种可以解读OCT图像并自动判别黄斑部是否正常的算法。并开发出能帮助资源有限地区更好开展黄斑疾病的筛查和诊疗工作的软件应用。?
诊断试验诊断准确性
诊断试验新技术
无
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中国重点研发项目(2017YFA0104100)
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2017-08-01
2020-06-30
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所有5年内在南京医科大学第一附属医院眼科就诊，并做过相关视网膜成像检查作为其常规临床诊治，包括OCT，眼底照相和眼底荧光素血管造影（至少有OCT检查）的患者将被纳入本研究。；
请登录查看1.无原始数据的图像，如患者提供的在外院做的纸质OCT影像资料； 2.患者屈光介质不清、图像信号不佳、图像扫描不完整者； 3.硅油眼或打气眼； 4.患者拒绝提供就诊信息或拒绝参与临床研究者。；
请登录查看南京医科大学第一附属医院
210029
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