《糖尿病視網膜病變的系統血管分析算法與輔助診斷》是依託西安交通大學，由許夏瑜擔任項目負責人的青年科學基金項目。
基本介紹
- 中文名：糖尿病視網膜病變的系統血管分析算法與輔助診斷
- 項目類別：青年科學基金項目
- 項目負責人：許夏瑜
- 依託單位：西安交通大學
中文摘要,結題摘要,
中文摘要
糖尿病視網膜病變（diabetic retinopathy）是糖尿病的嚴重併發症之一。眼底圖像檢查是視網膜病變早期診斷和管理的主要方法，傳統的臨床診斷依賴於醫生的經驗和讀片能力，但眼底圖像上視網膜血管變化非常細微，傳統診斷方法耗時耗力且主觀性強，因此亟需一種計算機輔助診斷方法。本項目擬針對一種新型眼底圖像，建立系統的視網膜血管定量分析方法，採用多維圖像紋理特徵及色彩特徵改善低對比度情況下的動脈／靜脈分類，並採用圖論方法對視網膜血管進行亞像素級的數學建模，使視網膜血管的測量精度大幅提高；通過血管參數與視網膜病變其他成熟診斷參數相關性的深入研究，進一步闡明視網膜血管徑改變與糖尿病視網膜病變的關聯，為糖尿病視網膜病變的計算機輔助診斷提供理論依據和技術支持。本項目為普及糖尿病視網膜病變在我國的早期診斷和大規模篩查提供了新的研究思路。
結題摘要
糖尿病視網膜病變是糖尿病的嚴重併發症之一，是成年人的主要致盲性眼病。對糖尿病患者的早期診斷和管理是降低致盲的關鍵環節。眼底圖像檢查是糖尿病視網膜病變早期診斷和管理的主要方法，其中血管管徑的改變是糖尿病視網膜病變的一個重要特徵。然而視網膜血管管徑變化細微，傳統基於醫生讀片的診斷方法耗時耗力且主觀性強，因此亟需一種計算機輔助診斷的方法。本項目的研究一種新型眼底圖像，對系統實現血管定量分析所涉及的三個核心算法進行研究，建立了系統的視網膜血管定量分析方法，並以此為基礎深入探索了視網膜血管的改變與糖尿病視網膜病變及其他糖尿病微血管併發症的關係。圍繞研究目標，本項目一共展開了一下六項工作： （1） 建立臨床資料庫2個：與西安市第一醫院合作，採集正常組眼底圖像和便攜眼底照相機圖像各30例，用於針對便攜眼底照相機的算法開發。與西京醫院內分泌科展開合作，共採集臨床橫斷面糖尿病人數據2066例，採集的臨床數據包括左右眼眼底彩照各一張及各項生理生化檢查指標50餘項，並對血管參數與包括糖尿病視網膜病變在內的多種微血管併發症的相關性進行了研究。 （2） 高精度、低運算要求的血管分割算法研究，建立基於顯著性特徵的血管分割方法，該方法運算複雜度低，魯棒性高，精確度高。 （3） 基於傳統機器學習方法的視網膜血管動脈/靜脈分類算法研究，建立基於多種圖像特徵的血管分割方法，創新性地提出通過圖像內和圖像間均一化，減少了特徵空間的差異，提高了方法的準確率。 （4） 基於卷積神經網路的動脈/靜脈分割算法研，建立基於深度學習的高精度動脈/靜脈分割方法，大幅度提高了算法的精度。（5）利用全自動血管分析方法，對視網膜血管定量參數與糖尿病微血管病變的相關性進行探索：與西京醫院合作，利用臨床糖尿病人資料庫中的數據，對血管參數與糖尿病微血管併發症的相關性進行研究。基於目前的數據，首先對血管參數和糖尿病腎病的相關性進行了探索。研究結果顯示，血管分型維數的降低更容易出現糖尿病腎病，且隨著FD的減小，患病風險依次增加。同樣的，血流灌注參數與eGFR之間均有顯著的負相關性。也就是說無血管灌注的區域越大，eGFR越小，更容易出現糖尿病腎病。 （6） 設計並實現了多款針對便攜眼底照相機圖像的視網膜血管自動分析手機App以及多種用於臨床研究的基於Windows的軟體。
