研究方案项目名称中文基于深度学习的糖网病病变智能
筛查与辅助
2020年4月19日
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文档仅供参考，不当之处，请联系改正。
研究方案
项目名称（中文）：基于深度学习的糖网病病变智能筛查与辅助诊断技术的研究
项目名称（英文）：Deep learning based automated detection and grading of diabetic retinopathy for screening programme
研究单位：上海市第六人民医院
研究负责人：吴强
申办者：上海市第六人民医院
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2020年4月19日
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一、研究背景
糖尿病性视网膜病变（diabetic retinopathy，简称DR）是工作年龄人群第一位的致盲性疾病。流行病学调查显示 全球范围的糖尿病患病率为4.22亿人次，中国成人糖尿病患者已超过1.02亿（占全球24.4%），是全球糖尿病患者最多的国家[1]。 随着糖尿病患者病程的延长，DR的患病率逐年增加，致盲率也逐年升高。一项共纳入全球12,620名糖尿病患者的meta分析研究数据显示，DR患病率当前已经达到35.36%，其中严重影响视力的DR患病率为11.72%[2] 。在中国临床实践中，DR在糖尿病患者人群中的患病率为24.7％~37.5％ [3]。 由于糖尿病性黄斑水肿和增殖性糖尿病视网膜病变分别是导致DR患者视功能损害和致盲的主要原因，对于糖尿病患者进行DR早期筛查、诊断、干预及随访能显著降低DR患者严重视力损伤的比例[4]。当前WHO和各个相关医学学会指南都建议对糖尿病患者进行定期视网膜病变筛查[5]，定期筛查已成为及时发现DR病变、把握治疗时机的最有效方法，构建面向社区糖尿病患者的定期视网膜病筛查与辅助诊断标准, 对于中国和上海市的糖尿病防控具有重要意义。
对于DR眼底图片的诊断主要依据国际糖尿病视网膜病变分级及糖尿病黄斑水肿分级标准[6]。虽然医学界就早期糖尿病视网膜病临床研究的DR评判金标准是基于30°35mm的7个视野眼底摄片拼图判定 [7]。但由于7个标准视野的眼底摄片操作复杂、技术
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2020年4月19日
研究方案项目名称中文基于深度学习的糖网病病变智能筛查与辅助
