一、数字化眼底彩照及荧光血管造影诊断糖尿病视网膜病变（论文文献综述）
陈珊,于晓寒,周晴霖,于飞,杜建,刘琳,郑颖鹃,田大为[1]（2021）在《超广角扫描激光检眼镜的特点及其在眼科学中的临床应用》文中研究表明眼底病变严重影响视功能,而视网膜成像可为眼底病变的治疗提供一种诊断、监测和评估方法。传统的眼底成像技术视野范围只有30°～50°,超广角激光检眼镜可提供高达200°的视网膜眼底成像,因其独有的双通道成像功能,只需一次拍摄,即可获得反映视网膜情况的绿激光（532 nm）图像和反映深层视网膜和脉络膜信息的红激光（633 nm）图像。虽然超广角眼底成像、自动荧光成像和荧光血管造影已用于周边视网膜疾病的成像,但缺乏规范性数据和自身局限性,在临床实践中的实用性仍然存在争议,需进一步研究。
胡展驰[2]（2021）在《基于频域OCT的AMD分类三维深度学习研究》文中研究表明目的:使用三维卷积神经网络（3D-CNN）算法,针对三维光学相干断层扫描（3D-OCT）图像构建深度学习模型,用于年龄相关性黄斑变性（AMD）的分类,并评估该模型的性能表现。方法:本研究收集了2016年1月至2020年12月在汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心就诊、年龄≥45岁的患者的黄斑区3D-OCT图像和对应的眼底彩照。经过图像质量评估,我们根据AMD临床分类和年龄相关性眼病研究组的研究,将3D-OCT图像进行二分类标注:低风险的“正常、正常年龄性改变或早期AMD”和高风险的“中、晚期AMD”。本研究构建了以3D-CNN为核心的三维深度学习模型来进行AMD分类,并对模型分类表现进行评估。结果:本研究共纳入1027人、1477眼的3D-OCT图像,患者平均年龄66.5±10.0岁;男性615人（59.9%）,女性412人（40.1%）;低风险（1031眼）:高风险（446眼）=2.3:1;1029眼（69.7%）分配至训练集,231（15.6%）眼分配至验证集,217眼（14.7%）分配至测试集。该3D深度学习模型在测试集上的AMD分类表现良好,准确率为0.935,灵敏度为0.973,特异度为0.916,F1分数为0.911,AUC达0.9888（95%CI:0.9770-1.0000）。结论:本研究基于3D-OCT图像,使用3D-CNN算法构建了一款三维深度学习模型用于AMD分类,并取得了良好表现。
唐艺文[3]（2021）在《基于深度学习的RRD及相关周边部视网膜病变检测研究》文中研究表明目的:利用超广角眼底彩照,构建基于深度学习算法的孔源性视网膜脱离（rhegmatogenous retinal detachment,RRD）及相关周边部视网膜病变检测模型,并评估该模型的检测能力。方法:本研究获取2015年11月至2021年1月于汕头大学·香港中文大学联合汕头国际眼科中心就诊患者的超广角眼底彩照。设定四个病变类别,分别为囊性视网膜突起、格子样变性、视网膜裂孔与孔源性视网膜脱离,据此对图片进行筛选与分级人工标注,建立数据集,再根据患者人数按比例75%,10%与15%随机分为训练集,验证集和测试集。利用深度学习,Inception V3、Inception Res Net V2和Xception三种卷积神经网络（convolutional neural network,CNN）集成,多标签分类法,构建基于超广角眼底彩照的孔源性视网膜脱离及相关周边部视网膜病变检测模型。采用准确率、敏感度、特异度、F1分数、ROC曲线下面积（area under receiver operating characteristic curve,AUC）及AUC的95%可信区间来评估该模型对孔源性视网膜脱离及相关周边部视网膜病变的检测效能及临床价值。另外,运用可视化分析技术对模型进行解释。结果:本研究共纳入患者3740人,4944只眼,超广角眼底彩照5958张。其中,囊性视网膜突起、格子样变性、视网膜破裂孔和孔源性视网膜脱离的标签数分别为65个,827个,1011个和953张。在测试集中,模型对孔源性视网膜脱离及相关周边部视网膜病变的预测结果如下,对囊性视网膜突起的识别,AUC为0.9781（95%CI,0.9538-1.0000）,敏感度为0.867;对格子样变性的识别,AUC为0.9550（95%CI,0.9358-0.9743）,敏感度为0.881,对视网膜破裂孔的识别,AUC为0.9205（95%CI,0.8989-0.9421）,敏感度为0.836,对孔源性视网膜脱离的识别,AUC为0.9882（95%CI,0.9758-1.0000）,敏感度为0.918。并且,模型转诊四种目标病变的总体F1为0.905,准确率为0.938。结论:本研究构建的基于超广角眼底彩照检测孔源性视网膜脱离及相关周边部视网膜病变的深度学习算法模型有较高的AUC及准确率。
陈荣涛[4]（2021）在《运用OCT分析系统性红斑狼疮患者黄斑区视网膜厚度改变的相关研究》文中研究说明目的:利用光学相干断层扫描技术（OCT）通过对比黄斑区全区厚度在系统性红斑狼疮（SLE）患者与正常人的差异,探讨SLE患者眼底黄斑区视网膜改变,并评估这些改变与SLE活动度和炎症指标红细胞沉降率（ESR）的关系。方法:本研究纳入从2018年8月至2021年3月在广东省汕头大学第一附属医院符合眼科入选标准的正常对照组12例（24眼）和系统性红斑狼疮病人37例（70眼）,入选者均进行一系列的眼科检查,并用OCT测量黄斑区黄斑中心凹厚度（CMT）、黄斑容积（CV）、黄斑平均厚度（CAT）、黄斑区内环区域四个象限视网膜厚度和黄斑区外环区域四个象限黄斑区视网膜厚度等相关参数,最后将所有数据利用SPSS19.0进行分析。正常组对照组与SLE患者的各项OCT参数进行正态检验,若各组参数符合正态分布则进行独立T检验比较。最后,利用SLE组患者SLEDAI及ESR作为评估疾病活动性指标,并与上述OCT指标进行Spearman相关性检验。结果:SLE组比正常对照组最佳矫正视力（Log MAR）较差,有统计学意义（P<0.05）。SLE组CMT、CV、CAT、黄斑区内环区域四个象限、黄斑区外环区域鼻侧象限视网膜厚度比正常对照组薄,P小于0.05,差别具有统计学意义;而外环区上、下、颞侧象限黄斑视网膜厚度对比P大于0.05,差别没有统计学意义。SLEDAI与上述OCT各项指标均没有相关性（P>0.05）。ESR水平与CV、CAT、内环区域上、下、颞侧象限视网膜平均厚度、外环区域四个象限平均视网膜厚度均呈负相关（P<0.05）。结论:SLE患者黄斑中心视网膜直径3mm内区域厚度较正常人变薄,而ESR水平可能与部分视网膜区域改变相关。定期的眼科评估对保护SLE患者视功能的具有一定的意义。OCT检查可能对SLE疾病早期诊断和病情变化检测具有一定的参考价值。
张碧磊[5]（2021）在《糖尿病性视网膜病变的早期检测和人工智能筛查研究》文中研究表明第一部分:超广角光相干断层扫描血管成像检测临床前期糖尿病性视网膜病变目的:运用超广角光相干断层扫描血管成像（OCTA）研究临床前期糖尿病性视网膜病变（PCDR）的视网膜微血管改变。方法:前瞻性横断面研究。纳入30名无临床视网膜体征的糖尿病患者共55只眼。所有受试者均进行五眼位12 mm×12 mm OCTA扫描（1个中心注视眼位和4个周边注视眼位）以构成超广角OCTA拼图。在超广角图像中,中央区对应为使用中心注视获得的原始中心图像,而剩余区域即为周边区。统计不同区域出现的无灌注区（NPA）、微血管扭曲扩张以及新生血管（NV）等病灶,并统计糖尿病相关病史及实验室检查结果。结果:超广角OCTA在32只眼（58.2%）中检测到视网膜微血管病变。周边区的NPA检出率稍高于中央区,但差异无统计学意义（P=0.085）。周边区出现的微血管扭曲扩张则显着多于中央区（P=0.024）。周边区及全区出现的病变类型的数量与糖化血红蛋白水平相关（所有P<0.001）。结论:超广角OCTA是一种具有前景的成像方法,可用于检测临床前期糖尿病性视网膜病变患眼中的血管改变以揭示其视网膜微血管异常。此外,这些改变与全身情况相关。第二部分:广角光相干断层扫描血管成像定量评估临床前期糖尿病性视网膜病变的微血管改变目的:使用广角光相干断层扫描血管成像（OCTA）定量分析2型糖尿病患者的临床前期糖尿病性视网膜病变（PCDR）眼中视网膜微循环的改变。方法:前瞻性横断面对照研究。PCDR患者和健康对照组均接受标准眼科检查,并使用广角OCTA行12mm×12 mm扫描以测量视网膜浅层毛细血管丛（SCP）及深层毛细血管丛（DCP）的血管密度（VD）。两组也进行常规3mm×3mm OCTA扫描以分析内层视网膜的中心凹无血管区（FAZ）面积、周长、非圆指数和中心凹密度（FD-300）。结果:本研究纳入了来自25位糖尿病患者的50只PCDR患眼和来自25位健康对照组的50只眼。两组之间在浅层VD或FAZ面积、周长、非圆指数、FD-300等FAZ参数均未发现显着差异（所有P>0.05）。PCDR患眼的旁中心凹、中心凹周围区、环区1-6、环区1-9、环区1-12、环区3-9、环区3-12、环区6-9和环区6-12等区域的颞侧深层VD均明显低于对照组（所有P<0.05）。两组之间的亚区0-3的深层VD和旁中心凹深层的平均、下侧及鼻侧VD也均与对照组存在统计学差异（所有P<0.05）。结论:2型糖尿病中PCDR的视网膜微血管损伤可能始于后极部颞侧的深层毛细血管丛,这些改变可以通过广角OCTA早期发现。第三部分:基于光相干断层扫描金标准和眼底彩照的糖尿病性黄斑水肿人工智能筛查模型初步研究目的:初步构建以光相干断层扫描（OCT）视网膜厚度图为金标准,根据单张非立体眼底彩照识别糖尿病性黄斑水肿（DME）的人工智能（AI）筛查模型。方法:回顾性收集糖尿病患者共507例眼底彩照及其对应的OCT视网膜厚度图,划分训练集（294例）、验证集（116例）与测试集（97例）。使用对应OCT视网膜厚度图作为眼底彩照中DME诊断和分级的金标准。分别采用一步法整图识别以及改进的一步法黄斑识别、两步法整图识别方法,训练EfficientnetB3Pruned模型根据单张眼底彩照识别DME。并根据测试集分别评估AI模型与三名眼底主治医师对DME的检测效能。结果:无DME、中心凹未受累的DME（Nci-DME）及中心凹受累的DME（ci-DME）三分类总体结果中,一步法整图模型的准确度及Cohen’s kappa值高于一步法黄斑模型及两步法整图模型（准确度:0.66比0.59、0.60,Cohen’s kappa值:0.47比0.39、0.40）,其准确度、平均F1及Cohen’s kappa值也优于三位医生的平均水平（准确度:0.66 比 0.58,平均 F1:0.68 比 0.61,Cohen’s kappa 值:0.47 比0.34）。而在进行各个二分类判定时,一步法整图识别模型的准确度、灵敏度、特异度、阳性预测值、阴性预测值、F1及Cohen’s kappa值均不低于三位医生的平均水平。结论:基于OCT金标准和眼底彩照的DME-AI筛查模型可以有效识别单张非立体眼底彩照中的DME,其检测效能不差于眼底专业主治医师。
朱路瑶[6]（2021）在《中国西部区域人群Leber先天性黑曚的分子遗传学与临床表型研究》文中研究指明Leber先天性黑曚（Leber congenital amaurosis,LCA）是最早发病的一类具有致盲性的遗传性视网膜疾病（Inherited retinal dystrophies,IRD）,以1岁之前的严重视觉损伤和视网膜电流图波形熄灭为主要临床特征,主要遗传方式是常染色体隐性遗传。迄今为止,在中国以及其他国家已经报道了28个与LCA相关的已知致病基因,主要包括CRB1、RDH12、RIPGRIP1和CEP290等。LCA具有高度的遗传异质性和表型异质性,复杂的基因突变类型和临床表现使LCA的诊断难度加大。目的:探究中国西部区域汉族人群的Leber先天性黑曚（LCA）的主要分子遗传学和临床特征,筛查中国人群LCA中已知致病基因的突变频谱和新的突变位点。探索分子遗传学特征和临床表型之间的相关性,为临床诊断和治疗奠定更多的信息基础。方法:1、2009年至2019年,在遗传性视网膜疾病（IRD）队列中,筛选出严格定义的LCA患者37例74眼。进行标准化的相关信息收集和整理,其中包括知情同意书签署,患者及家系成员基本信息采集,家系图谱绘制。分析家系的患病情况和地域分布特点等。2、设计以195个已知的IRD致病基因作为靶序列的捕获芯片,通过靶向二代测序（Next-generation sequencing,NGS）筛选突变,进行Sanger测序验证和分离分析,在家系成员和200名正常对照组中进行新位点验证,运用生物信息学技术分析新突变的致病性。3、对37例LCA患者74眼进行全面的临床检查,包括最佳矫正视力（Best Corrected Visual Acuity,BCVA）,视野（Visual Field,VF）,闪光视觉诱发电位（Flash Visual Evoked Potential,FVEP）,闪光视网膜电图（Flash Electroretinogram,FERG）,多焦视网膜电图（Multi-focal Electroretinogram,mf ERG）,眼底彩照,眼底荧光血管造影（Fundus Fluorescein Angiography,FFA）和光学相干断层扫描（Optical Coherence Tomograpy,OCT）,总结临床特征,结合致病基因结果分析患者临床表型和基因型的相关性。结果:1、本研究采用NGS技术,以195个IRD相关致病基因作为特异性基因靶序列的捕获芯片在37例LCA患者中,有34例患者检测出具有已知的LCA基因,突变检出率为91.9%。2、本研究共检测出47个突变位点,其中检测出的8种基因都是与LCA相关的已知基因,即CRB1,RDH12,RPGRIP1,CEP290,GUCY2D,RPE65,LCA5和AIPL1。首次发现21个新突变位点,新突变位于CRB1,RDH12,RPGRIP1和CEP290基因,预测为具有致病性。在200名正常对照者中未发现新的突变。3个最高频突变的基因分别是CRB1（27.0%）,RDH12（24.3%）和RPGRIP1（18.9%）。3、CRB1和RPGRIP1基因在中国西部LCA患者突变频谱中占主要比例。这两个基因所占比例和在中国其他区域的比例也相似,而中国西部LCA患者中与RDH12相关的LCA的比例更大。4、本次研究中的LCA患者37名大部分视力较差,其中21名患者为低视力,15名患者为盲,眼底形态不同,呈现圆形、骨细胞样或者网格样色素,伴或不伴黄斑萎缩,电生理检查提示视觉功能受损严重。5、与CRB1相关的LCA临床特征是周边视网膜色素的眼底。RDH12相关的LCA临床表现为黄斑萎缩。与RPGRIP1相关的LCA的眼底变化与视觉功能损失的程度不一致。CEP290以及RPE65相关的LCA眼底外观基本正常或白点样色素。结论1、严格的临床诊断标准结合NGS技术有助于LCA检出率的提高。2、本研究完成了37名患者LCA致病基因筛查,共检测出47个突变等位基因,首次发现21个新突变,扩大了中国人群LCA的突变频谱。3、中国西部LCA患者中与RDH12相关的LCA的比例比其他区域大,揭示了LCA致病基因的地域分布和种族分布差异。4、本次研究首次分析了中国西部区域人群中LCA突变频谱的基因型及临床表型的关系。筛查出了新的突变位点,但是未发现新的临床表型。这丰富了LCA遗传学研究内容,为遗传咨询和基因疗法补充了必要的信息。
邵霖霖[7]（2020）在《剔络化瘀方改善视网膜分支静脉阻塞微循环作用及机制研究》文中研究说明目的:1.建立稳定的BRVO大鼠模型,寻找合理的评价方式,为临床药物干预治疗提供实验依据。2.观察剔络化瘀方对视网膜静脉阻塞大鼠模型视网膜血管的保护作用,以及对ICAM-1因子,凝血、血流变功能的影响。3.评估剔络化瘀方对视网膜分支静脉阻塞患者患眼及对侧眼黄斑区血流密度的影响,定量评估剔络化瘀方的作用机理。方法:1.采用532nm氪绿激光照射尾静脉注射孟加拉红溶液的SD大鼠眼底静脉,建立BRVO大鼠模型。通过苏木精-伊红染色法观察大鼠视网膜病理组织变化,视网膜消化铺片观察视网膜血管形态变化,彩色眼底照相、眼底荧光血管造影（Fundus fluorescein angiograph,FFA）及超广角眼底血管造影（Ultra-widefield fluorescein angiography,UWFA）观察眼底表现及血管再通情况。2.随机分为正常组,余SD大鼠建立BRVO模型,造模后随机分为模型组、复方血栓通组、剔络化瘀方低、中、高剂量组,除正常组外其余各组在造模后2h开始灌胃。于1d、3d、7d、21d综合眼底照相、周边视网膜照相、FFA评判大鼠眼底特征、血管再通情况得分,观察视网膜组织切片HE染色、血清中ICAM-1的变化;观察3d、7d、21d视网膜消化铺片,凝血、血液流变学的改变。3.采用前瞻性研究方法,纳入符合标准的BRVO患者,以剔络化瘀方为干预手段,治疗组患者予口服中药剔络化瘀方,入组时CRT高度>500μm,玻璃体腔注射抗VEGF药物1次;访视CRT高度,较上次访视增加>100μm,玻璃体腔注射抗VEGF药物1次。记录治疗前、治疗后4、8、12周正常眼、治疗组双眼（患眼和对侧眼）的临床资料,包括最佳矫正视力、浅层视网膜血流密度（Superficial capillary plexus,SCP）、深层视网膜血流密度（Deep capillary plexus,DCP）、黄斑中心凹视网膜厚度（Central retinal thickness,CRT）,黄斑中心凹血管区（FAZ）面积及抗VEGF药物注射次数。结果:1.制备BRVO大鼠模型共30只（右眼）,未发生死亡,检眼镜下观察,模型成功率为100%。正常组眼底彩照示视网膜呈淡红色,视盘居中,动静脉血管管径均匀,呈放射状相间分布,隐约可见脉络膜血管。FFA示视网膜充盈时间正常,静脉较动脉管径粗,无毛细血管扩张及荧光渗漏。HE染色视网膜层次清晰,结构整齐,节细胞层、内核层、外核层细胞排列紧密。视网膜消化铺片示视网膜呈连续树枝状,管径粗细一致,可见动脉、静脉及毛细血管网,动脉染色较深,静脉染色较浅。血管壁外侧可见圆形或三角形,核较小,着色深的周细胞,血管内可见椭圆形,核较大,着色浅的内皮细胞,各血管分布规则,走形规整。模型组眼底彩照示1d视网膜散在火焰状出血,血栓形成,静脉血流中断,呈腊肠样改变,走形迂曲,阻塞区网膜水肿;3d阻塞静脉管径不均,走形迂曲,视网膜颞侧见黄白色渗出及火焰状出血;7d视网膜色淡白,静脉迂曲,管径不均。14d视网膜色淡红,血管呈放射状走形,管径均匀。21d视网膜色淡,静脉较细,血管走形尚可。FFA示1d视网膜静脉充盈迟缓,管径扩张,走形迂曲,阻塞部血管呈低荧光及节段样荧光充盈,部分出血遮蔽荧光,视网膜轻度渗漏。3d部分血管再通,管壁荧光着染,阻塞静脉供应区可见毛细血管扩张、NP区。7d、14d、21d视网膜充盈时间正常,阻塞静脉血管通畅,走形迂曲,管径不规则,可见侧支循环形成。HE染色模型组视网膜血管腔内可见红细胞聚集,网膜水肿,细胞排列疏松,外丛状层、内核层可见空腔样改变。视网膜消化铺片示视网膜血管染色浅分布疏松,阻塞静脉血管内皮细胞、周细胞缺失,管径不均,可见血管闭锁、无细胞毛细血管及无细胞的小静脉血管。2.（1）1d模型组大鼠与复方血栓通组、剔络化瘀方低、中、高剂量组两两比较均差异无统计学差异（P>0.05）;3d干预治疗后,剔络化瘀方低、中、高剂量组、复方血栓通组与模型组比较可以改善眼底特征和血管再通情况,差异具有统计学差异（P<0.05）,剔络化瘀方低剂量组和复方血栓通组干预后由典型特征转为中度典型特征;剔络化瘀方中剂量和高剂量组由典型特征转为不典型特征,组间比较不具有统计学差异（P>0.05）,7d药物干预组特征转为不典型,剔络化瘀方高剂量组与正常组比较无差异（P>0.05）;模型组1d与3d均具有典型眼底特征,两组间无统计学差异（P>0.05）,21d模型组大鼠视网膜在眼底表现、血管再通评价转为不典型。复方血栓通组、剔络化瘀方低剂量、中剂量组各时间点治疗前后存在统计学差异（P<0.05）;剔络化瘀方高剂量组7d与21d 比较不具有统计学差异（P>0.05）。（2）正常组视网膜层次清晰,神经节细胞富集,内核层、外核层细胞排列整齐。1d模型组和各药物干预组视网膜各层细胞排列疏松,部分缺失,呈空洞样改变,内核层可见红细胞;复方血栓通组和剔络化瘀方低、中、高剂量组在21d未发生萎缩变性。正常组视网膜动脉染色深,静脉浅,毛细血管网均匀分布,走形流畅,血管腔外侧为核小且深染的周细胞,管腔内为浅染的梭形内皮细胞。3、7、21d:模型组视网膜可见多处无细胞毛细血管,大量周细胞脱失,血管分布随时间延长逐渐疏松;复方血栓通组:无细胞毛细血管数较模型组大鼠少,血管管径均匀,21d毛细血管间隙变大;剔络化瘀方低剂量组:血管管径均匀,走形柔和,无细胞毛细血管数较模型组、复方血栓通组少;剔络化瘀方中剂量组:血管分布一致性好,无细胞毛细血管较复方血栓通组和剔络化瘀方低剂量组减少:剔络化瘀方高剂量组:视网膜血管管径较粗,无细胞毛细血管、凋亡细胞较少。（3）1d、3d组内比较具有显着统计学差异（P<0.01）。1d、3d模型组ICAM-1水平升高,1d高于3d,与正常组比较具有显着统计学差异（P<0.01）,7d模型组ICAM-1值小于3d模型组,差异具有统计学意义（P<0.05）,7d模型组ICAM值小于21d模型组,差异不具有统计学意义（P>0.05）。1d、3d复方血栓通组、剔络化瘀方低剂量、中剂量、高剂量ICAM值低于模拟型组,差异有明显统计学意义（P<0.01）,药物干预组间比较无差异（P>0.05）,高剂量组ICAM-1水平较其他组低。（4）3d模型组与正常组比较凝血酶原时间显着降低,差异具有统计学意义（P<0.01）;3d所有药物干预组较模型组凝血酶原时间提高,具有显着差异（P<0.01）,3d模型组APTT较正常组缩短,差异具有统计学意义（P<0.05）;复方血栓通组、剔络化瘀方低、高剂量组比模型组升高,差异具有统计学意义（P<0.05）;3d纤维蛋白原模型组较正常组增高,差异具有统计学意义（P<0.05）;剔络化瘀方高剂量组与模型组比较纤维蛋白原含量低,差异具有统计学意义（P<0.05）,剔络化瘀方高剂量组较正常组纤维蛋白原含量低,差异不具有统计学意义（P>0.05）,提示剔络化瘀方高剂量组可以降低纤维蛋白原含量,改善血液循环。7、21d活化部分凝血活酶时间、纤维蛋白原2个凝血因子与正常组比较,不具有统计学差异（P>0.05）。（5）3d全血粘度1（1/s）、全血粘度50（1/s）、全血粘度200（1/s）、血浆粘度、红细胞聚集指数模型组较正常组升高,差异具有统计学意义（P<0.05）;与模型组比较,复方血栓通组、剔络化瘀方低、中、高剂量组可降低全血粘度1（1/s）、全血粘度50（1/s）、红细胞聚集指数、血浆粘度,差异具有统计学意义（P<0.05）;剔络化瘀方中剂量组降低全血粘度1（1/s）较复方血栓通组程度大,差异具有统计学意义（P<0.05）。与其他治疗组比较,剔络化瘀方中剂量组显着降低全血粘度50（1/s）,具有显着统计学差异（P<0.01）,较复方血栓通组降低程度大、效果好,差异具有统计学意义（P<0.05）。与模型组比较复方血栓通组、剔络化瘀方中剂量、高剂量组可降低全血粘度200（1/s）,差异具有统计学意义（P<0.05）,剔络化瘀方低剂量组降低全血粘度200（1/s）与模型组相比程度小,不具有统计学差异（P>0.05）。7d全血粘度1（1/s）、全血粘度50（1/s）、全血粘度200（1/s）模型组较正常组显着升高,差异具有统计学意义（P<0.01）;与模型组比较复方血栓通组、剔络化瘀方中剂量、高剂量可显着降低全血粘度1（1/s）,具有显着统计学意义（P<0.01）;剔络化瘀方低剂量降低全血粘度1（1/s）程度不及其余药物干预组,差异具有统计学意义（P<0.05）;剔络化瘀方中剂量组较低剂量组降低全血粘度1（1/s）,差异具有统计学意义（P<0.01）。与模型组比较复方血栓通组、剔络化瘀方低剂量、中剂量、高剂量可降低全血粘度50（1/s）,差异具有统计学意义（P<0.05）。与模型组比较复方血栓通组、剔络化瘀方低剂量、高剂量组可降低全血粘度200（1/s）,差异具有统计学意义（P<0.05）,剔络化瘀方中剂量组显着降低全血粘度200（1/s）具有显着统计学差异（P<0.01）。7d血浆粘度、红细胞聚集指数各组内两两比较,不具有统计学差异（P>0.05）。21d各组全血粘度1（1/s）、全血粘度50（1/s）、全血粘度200（1/s）、血浆粘度、红细胞聚集指数比较,无统计学差异（P>0.05）。3.（1）治疗组与正常组比较:浅层视网膜血流密度、深层视网膜血流密度减少,LogMAR视力、黄斑中心凹视网膜厚度增加,差异具有显着统计学意义（P<0.01）;黄斑区无血管区面积扩大,差异具有统计学意义（P<0.05）。治疗组LogMAR视力与黄斑中心凹视网膜厚度、黄斑中心凹血管区（FAZ）呈正相关,差异具有显着统计学意义（P<0.01）;LogMAR视力与深层毛细血管层血流密度呈负相关,差异具有统计学意义（P<0.05）;LogMAR视力与浅层毛细血管层血流密度无相关,差异无统计学意义（P>0.05）。黄斑中心凹无血管区面积与深层毛细血管层血流密度呈负相关,差异具有显着统计学意义（P<0.01）;黄斑中心凹无血管区面积与浅层毛细血管层血流密度无相关,差异无统计学意义（P>0.05）。黄斑中心凹视网膜厚度与深层毛细血管层血流密度呈负相关,差异具有统计学意义（P<0.05）。黄斑中心凹视网膜厚度与浅层毛细血管层血流密度无相关,差异无统计学意义（P>0.05）。（2）治疗组患眼与对侧眼SCP分别为43.80±2.89%和49.63±3.42%,DCP分别为38.65±1.97%和48.28±2.92%,患眼SCP、DCP较低,差异具有显着统计学意义（P<0.01）。（3）治疗组患眼与治疗前比较:访视4周SCP增加,差异具有统计学意义（P<0.05）,DCP虽有增加,但差异不具有统计学意义（P>0.05）;访视8周、12周SCP、DCP增加,差异具有显着统计学意义（P<0.01）。与访视4周比较:访视8周SCP增加,但差异不具有统计学意义（P>0.05）;DCP增加,差异具有显着统计学意义（P<0.01）;访视12周SCP、DCP均增加,差异具有统计学意义（P<0.01）。与访视8周比较:访视12周SCP增加,差异具有统计学意义（P<0.05）,DCP增加较明显,差异具有显着统计学意义（P<0.01）。访视4周、8周、12周FAZ面积分别为0.37±0.07,0.39±0.07,0.41±0.07,FAZ面积逐渐扩大,访视4周、访视8周、访视12周较治疗前比较,差异具有统计学意义（P<0.05）。LogMAR BCVA 视力治疗后,分别为 0.49±0.23,0.39±0.15,0.29±0.11,由治疗前 0.58±0.23提高至0.29±0.11,访视8周、访视12周较治疗前比较,差异具有统计学意义（P<0.05）。黄斑中心凹视网膜厚度CRT治疗后,分别为401.40±152.71,331.87±61.68,272.73±21.30,黄斑水肿减轻,访视4周较治疗前,差异不具有统计学意义（P>0.05）,访视8周、访视12周较治疗前比较,差异具有统计学意义（P<0.05）。（4）治疗组对侧眼与治疗前比较:访视4周SCP、DCP,差异不具有统计学意义（P>0.05）;访视8周SCP、DCP增加,差异具有统计学意义（P<0.05）;访视12周SCP、DCP增加,差异具有统计学意义（P<0.05）。与访视4周比较:访视8周SCP增加,差异具有显着统计学意义（P<0.01）;DCP增加,差异具有统计学意义（P<0.05）;访视12周SCP、DCP增加,差异具有显着统计学意义（P<0.01）。与访视8周比较:访视12周视网膜SCP增加,差异具有统计学意义（P<0.05）;DCP增加,差异具有显着统计学意义（P<0.01）。（5）治疗组玻璃体腔注射抗VEGF药物平均次数0.5次,其中4人注射2次、6人注射1次、20人未注射。结论:1.采用尾静脉注射光敏剂孟加拉红溶液（50mg/ml）,光动力法532nm氪绿激光,能量70mw,光斑直径100 μ m,曝光时间0.4s,成功制备大鼠BRVO模型。模型成功率为100%,可较好模拟人体BRVO特点,为临床药物基础研究提供支持。2.剔络化瘀方改善BRVO大鼠眼底特征表现、加快血液流动,减轻网膜水肿,改善血流变状态,激活纤溶系统,促进血管再通,继而改善BRVO大鼠模型视网膜血液微循环。剔络化瘀方保护视网膜毛细血管结构,减少内皮细胞、周细胞脱失,降低无细胞毛细血管数量。剔络化瘀方低、中、高剂量组抑制ICAM-1的表达,以剔络化瘀方高剂量组抑制幅度大,效果好。3.口服剔络化瘀方可以提高BRVO黄斑水肿患者视力,降低黄斑中心凹厚度,增加视网膜血流密度,改善视网膜微循环,可明显减少或不联合抗VEGF药物使用,同时发现在未进行玻璃体腔注射的对侧眼8周、12周血流密度增加,更加证实中药剔络化瘀方在改善视网膜微循环方面存在作用。
侯军军[8]（2020）在《基于眼底荧光血管造影的视网膜静脉阻塞人工智能分型诊断系统及其应用》文中研究指明【目的】探索人工智能在视网膜静脉阻塞（RVO）患者眼底荧光血管造影（FFA）阅片中的应用价值,为RVO患者的临床管理提供人工智能解决方案。首先建立基于RVO患者FFA影像图片的人工智能深度学习神经网络模型,使其自动识别并定量分析无灌注区,自动定位视盘与黄斑位置。其次利用所建人工智能模型定量分析视网膜中央静脉阻塞（CRVO）无灌注区面积与发生新生血管并发症的关系,为CRVO分型诊断提供可靠有效的预测指标。最后利用该模型定位视网膜分支静脉阻塞（BRVO）需激光治疗的具体区域,指导其临床精准靶向激光治疗。【方法】本课题分三部分进行:第一部分建立RVO患者FFA图像深度学习神经网络模型,第二部分及第三部分分别研究其在CRVO及BRVO中的应用价值。1、以海德堡HRA+OCT多功能眼底影像诊断仪55°视野镜头下以黄斑为中心的FFA图像为研究对象,通过前期预实验测试确定图像分割任务为无灌注区、视盘及黄斑。选取170张RVO患眼的FFA图像用于无灌注区分割模型的构建,对170张图像进行标注及预处理后,按照8:1:1比例随机分配为训练集136张、验证集17张、测试集17张。选取505张后极部FFA图像用于视盘黄斑定位模型的构建,对505张图像进行标注及预处理后,按照8:1:1比例随机分配为训练集404张、验证集50张、测试集51张。以全卷积神经网络U-Net网络为框架建立了针对3种目标任务的人工智能图像分割模型。以像素精度（PA）及交并比（Io U）作为无灌注区识别的评价指标,以模型预测的视盘及黄斑中心位置与其实际位置之间的距离作为评价视盘黄斑定位指标。选取同一设备同一视野镜头下正常眼底的红外线图像583张,标注其视盘区域,经统计分析得出正常眼底FFA图像的视盘面积值。2、2017年1月至2018年12月经确诊并行FFA检查的CRVO患者343例343只眼病历资料及FFA图像纳入本研究。追溯其自发病之日起至少12个月发生新生血管事件的风险。利用Photoshop软件对其中行FFA改良五视野检查的327例327只眼CRVO患者图像进行拼图处理。应用所建的基于深度学习的RVO模型,定量分析55°视野后极部FFA图像及改良五视野拼图下的无灌注区面积,采用ROC曲线评价无灌注区面积对CRVO发生新生血管事件的诊断价值,根据约登指数的最大值得出新生血管事件发生的最佳临界值。3、2018年3月至2018年6月经确诊并行FFA检查的50例BRVO患眼的55°视野后极部FFA图像纳入本研究。应用所建的基于深度学习的RVO模型,对所有纳入的BRVO患眼的后极部FFA图像进行无灌注区自动识别,并定位其视盘及黄斑位置。参照治疗增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）时全视网膜激光光凝（PRP）的激光禁区,根据自动定位的视盘及黄斑位置确定激光治疗禁区。自动识别的无灌注区范围减去激光治疗禁区即为模型自动预测的需要激光治疗的无灌注区范围。由眼底病专家对模型预测的激光治疗范围进行评估来确定其与实际需要治疗范围是否一致。【结果】1、模型的预测能力:所建模型对无灌注区识别的PA平均值为0.988,Io U平均值为0.909。模型预测的视盘中心与实际视盘中心的距离为11.783±5.657像素。模型预测的黄斑中心与实际黄斑中心的距离为7.616（4.472,13.892）像素。平均每张图像的预测时间约为3.4秒。2、CRVO无灌注区与新生血管事件的关系:55°镜头单视野下FFA图像中,343只CRVO患眼中有26只眼发生了新生血管事件,发生率为7.58%。无灌注区面积诊断CRVO发生新生血管事件的曲线下面积（AUC）为0.889,最佳临界值为20.997DA,灵敏度为0.808,特异度为0.946。改良五视野拼图中,327只CRVO患眼中有23只眼发生了新生血管事件,发生率为7.03%。无灌注区面积诊断CRVO发生新生血管事件的AUC为0.921,最佳临界值为80.834DA,灵敏度为0.783,特异度为0.947。3、模型预测BRVO激光治疗区域的准确性:模型对该50例BRVO图像无灌注区识别的PA为0.911±0.067,Io U为0.875（0.819,0.917）。模型预测的视盘中心与实际视盘中心的距离为15.657±8.061像素。模型预测的黄斑中心与实际黄斑中心的距离为7.343（0,14.079）像素。模型对50例BRVO图像的激光治疗范围预测结果中,有47张图像预测范围与实际需要治疗范围一致,占94%;3张图像预测范围与实际需要治疗范围不一致,占6%。【结论】1、应用全卷积神经网络U-Net网络结构搭建了基于FFA影像图片的识别并定量RVO无灌注区、定位视盘及黄斑中心位置的人工智能深度学习模型。测试结果显示模型性能优秀。2、人工智能与CRVO患者FFA图像的结合可为其分型诊断提供决策依据。55°视野镜头下后极部无灌注区>20DA或改良五视野拼图下无灌注区>80DA可作为CRVO缺血分型的阈值标准。3、人工智能与BRVO患者FFA图像的结合可为临床激光光凝无灌注区划定具体治疗范围,为临床精准靶向激光治疗提供人工智能解决方案。
李和恩[9]（2020）在《基于眼底荧光血管造影的糖尿病视网膜病变新生血管及黄斑水肿的智能诊断系统》文中研究说明目的:将糖尿病患者的眼底荧光血管造影图片与计算机深度学习技术及图像配准技术相结合,利用海量的标注过新生血管及黄斑水肿的荧光造影图片对智能诊断系统进行学习训练,组建一套基于眼底荧光血管造影的糖尿病视网膜病变新生血管及黄斑水肿的智能诊断系统,并对该智能诊断系统进行检测及验证,得出相应的灵敏度及特异度。方法:收集2家不同医疗机构的682位糖尿病患者的30034张眼底荧光血管造影图片,邀请3名眼底病专家对荧光造影图片进行“背靠背”标注,对同一图片的不同标注意见采用多数同意原则并结合临床诊断报告。随机选取682位患者中的608位患者的已准确标注的数据（总计25695张图像）用作训练/验证集,余下的74位患者的标注数据（总计3253张图像）作为测试集,对智能诊断系统进行训练和测试,最后以灵敏度及特异度对系统进行评估。结果:分别使用两次内部验证及外部验证对智能诊断系统进行验证及测试,其中第一次内部验证检测新生血管灵敏度及准确率分别为0.524和0.185,黄斑水肿灵敏度及准确率分别为0.715和0.556。外部验证检测新生血管灵敏度及准确率分别为0.538和0.151,黄斑水肿灵敏度及准确率分别为0.812和0.605。第二次内部验证检测新生血管灵敏度及特异度分别为0.914和0.780,黄斑水肿灵敏度及特异度分别为0.928和0.875。外部验证检测新生血管灵敏度及特异度分别为0.963和0.786,黄斑水肿灵敏度及特异度分别为0.823和0.857。结论:在大数据的支配下,使用深度学习技术和图像配准技术对计算机智能诊断系统模型进行训练和学习,联合医学技术团队及计算机技术团队,有望研究出一套基于眼底荧光血管造影的糖尿病视网膜病变新生血管及黄斑水肿的智能诊断系统,辅助眼科医生快速完成糖尿病视网膜病变新生血管及黄斑水肿的诊断,从而减轻医生的工作量,提升工作效率。同时为下一步开发基于眼底荧光血管造影的糖尿病视网膜病变智能诊断系统打下了坚实的基础。在目前我国这样一个人口众多、医疗资源短缺、且极度分布不均的情况下,研发及使用人工智能辅助系统,无疑是一个不错的选择。
徐至研[10]（2019）在《人工智能用于年龄相关性黄斑变性和息肉状脉络膜血管病变诊断研究》文中认为背景年龄相关性黄斑变性（Age-related Macular Degeneration,AMD）是与年龄相关致盲的重要眼病之一,主要发生在老年人视网膜黄斑部脉络膜毛细血管、玻璃膜、视网膜色素上皮退行性改变,导致进行性中心视力受损。AMD仍是全球第三大严重不可逆视力受损的病因,流行病学估计,到2020年,全球将有2亿人患AMD。息肉状脉络膜血管病变（Polypoidal Choroidal Vasculopathy,PCV）为脉络膜血管来源的血管网末端息肉样扩张,目前仍被认为是AMD的一个亚型。据相关临床病例报道表明,亚洲黄种人中新生血管AMD患者中PCV约占20-60%,而在欧洲白种人中约占8-13%。临床上AMD和PCV的治疗策略、疾病病程与预后转归均有差异。目的本研究的主要目的是运用深度学习和卷积神经网络模型,结合眼底彩照和频域光相干断层扫描（Spectral-domain Optical Coherence Tomography,SD-OCT）图片,实现年龄相关性黄斑病变的分类诊断,区分干性AMD、新生血管性AMD、PCV和正常人。第二,对比多类型图像输入模型与单种图像输入模型的诊断效能差异。第三,评估对比深度学习模型和眼科专科医生判读的诊断效能。方法回顾性收集北京协和医院眼科门诊就诊病例,入组标准为已行彩照、SD-OCT和造影检查,并确诊为干性AMD或湿性AMD或PCV,同时需除外合并其他可能引起视力下降的疾病（如:屈光间质疾病、糖尿病视网膜疾病、青光眼等）。正常眼对照为我院体检视力1.0及以上者,已行彩照和OCT,且均未见明显异常,并除外任何合并急性或慢性视力下降的疾病者。入组患者和正常对照的眼底图像收集符合统一的标准,眼底彩照为采集时期的最清晰的后极部彩照图,均来自于Topcon机器,并以统一的图片格式（jpeg格式）和命名方式存储。SD-OCT与彩照结果相配对,选取具有特征病变的水平横切面约1-3张SD-OCT图像,去掉图注和所有其他标注,图片格式与命名方式与彩照相统一。将所收集的数据进行匿名化预处理、集合分类、数据抽样和扩增,根据眼底图像性质选取合适的深度学习模型库进行参数调试、计算框架优化和推理,并训练得到最佳模型。利用同一测试集对所构建的模型进行测试评价,同时利用此同一测试集对眼科专科医师诊断分类测试,评估机器模型和专科医师的诊断效能。结果本实验共建立了 4个双模态和8个单模态机器学习模型,共收集了 1099只眼的彩照和821只眼的OCT图像。双模态深度卷积神经网络模型具有最佳的分类效能,准确度达87.4%,敏感度88.8%,特异度95.6%,与诊断金标准的一致性高于眼科专科医师。同时,最佳的双模态深度卷积神经网络模型从所有眼底图像中识别PCV的效果优于其他单模态机器学习模型和眼科专科医师。结论此实验设计提出了一个新的双模态深度学习卷积神经网络模型,能够基于眼底彩照和SD-OCT图像,实现PCV和AMD的分类。该模型的高准确性和一致性,为社区医疗机构的眼科疾病人工智能筛查系统提供了广泛的运用前景。
二、数字化眼底彩照及荧光血管造影诊断糖尿病视网膜病变（论文开题报告）
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
本文主要提出一款精简64位RISC处理器存储管理单元结构并详细分析其设计过程。在该MMU结构中,TLB采用叁个分离的TLB,TLB采用基于内容查找的相联存储器并行查找,支持粗粒度为64KB和细粒度为4KB两种页面大小,采用多级分层页表结构映射地址空间,并详细论述了四级页表转换过程,TLB结构组织等。该MMU结构将作为该处理器存储系统实现的一个重要组成部分。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
三、数字化眼底彩照及荧光血管造影诊断糖尿病视网膜病变（论文提纲范文）
（1）超广角扫描激光检眼镜的特点及其在眼科学中的临床应用（论文提纲范文）
| 1 临床常用的眼底检查方法 |
| 2 超广角扫描激光检眼镜的临床应用 |
| 2.1 糖尿病视网膜病变（diabeticretinitis,DR) |
| 2.2 视网膜静脉阻塞 |
| 2.3 小儿视网膜疾病 |
| 2.4 视网膜裂孔和视网膜脱离 |
| 2.5 年龄相关性黄斑变性（age-related macular degeneration,AMD) |
| 2.6 中心性浆液性脉络膜视网膜病变（central serous chorioretinopathy,CSC) |
| 2.7 视网膜血管炎和葡萄膜炎 |
| 2.8 脉络膜肿瘤 |
| 3 疾病筛查 |
| 4 远程医疗 |
| 5 局限性 |
| 6 结论和展望 |
（2）基于频域OCT的AMD分类三维深度学习研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 第1章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 国内外研究综述 |
| 1.3 研究目的及意义 |
| 1.4 本研究主要内容及创新点 |
| 第2章 方法 |
| 2.1 建立3D-OCT数据集 |
| 2.2 3D深度学习模型构建与测试 |
| 第3章 结果 |
| 3.1 3D-OCT数据集基本资料 |
| 3.2 模型分类表现 |
| 3.3 结果可视化 |
| 第4章 讨论 |
| 第5章 结论 |
| 第6章 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 缩略词表 |
| 综述 基于光学相干断层扫描的AMD深度学习研究进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（3）基于深度学习的RRD及相关周边部视网膜病变检测研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 第一章 前言 |
| 1.1 孔源性视网膜脱离及相关周边部视网膜病变 |
| 1.2 超广角眼底彩照 |
| 1.3 人工智能 |
| 1.4 深度学习在医疗领域中的应用 |
| 1.5 深度学习在RRD及相关周边部视网膜病变中的应用 |
| 1.6 本研究的目的及意义 |
| 第二章 研究内容与方法 |
| 2.1 研究资料 |
| 2.2 研究方法 |
| 2.3 技术路线 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 一般资料 |
| 3.2 模型分类结果 |
| 3.3 模型转诊性能评估 |
| 3.4 模型可视化 |
| 3.5 模型预测错误图集分析 |
| 第四章 讨论 |
| 第五章 结论 |
| 第六章 不足与展望 |
| 参考文献 |
| 附录 符号表 |
| 综述 人工智能在视网膜疾病中的应用 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（4）运用OCT分析系统性红斑狼疮患者黄斑区视网膜厚度改变的相关研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 符号表(缩略语) |
| 第一章 前言 |
| 1.1 研究背景 |
| 1.2 本研究的目的、意义和来源 |
| 第二章 资料与方法 |
| 2.1 临床资料 |
| 2.2 方法 |
| 2.3 统计学方法 |
| 第三章 结果 |
| 3.1 一般资料结果 |
| 3.2 OCT黄斑区各个区域参数对比 |
| 3.3 SLE组黄斑区视网膜厚度与SLE活动度等指标相关性分析 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 不足和展望 |
| 参考文献 |
| 综述 光学相干断层扫描成像技术在视网膜疾病应用和进展 |
| 参考文献 |
| 致谢 |
（5）糖尿病性视网膜病变的早期检测和人工智能筛查研究（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 引言 |
| 第一部分 超广角光相干断层扫描血管成像检测临床前期糖尿病性视网膜病变 |
| 1 前言 |
| 2 方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 第二部分 广角光相干断层扫描血管成像定量评估临床前期糖尿病性视网膜病变的微血管改变 |
| 1 前言 |
| 2 方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 第三部分 基于光相干断层扫描金标准和眼底彩照的糖尿病性黄斑水肿人工智能筛查模型初步研究 |
| 1 前言 |
| 2 方法 |
| 3 结果 |
| 4 讨论 |
| 总结 |
| 参考文献 |
| 附录一: 英文缩略词索引 |
| 附录二：综述 临床前期糖尿病性视网膜病变的OCTA定量研究进展 |
| 参考文献 |
| 附录三: 个人简历 |
| 致谢 |
（6）中国西部区域人群Leber先天性黑曚的分子遗传学与临床表型研究（论文提纲范文）
| 主要英文缩略词表 |
| 英文摘要 |
| 中文摘要 |
| 第一章 前言 |
| 1.1 Leber先天性黑曚分子遗传学研究的重要性 |
| 1.2 Leber先天性黑曚的临床和遗传异质性 |
| 1.3 Sanger测序和第二代测序技术为Leber先天性黑曚的致病基因筛查提供重要手段 |
| 1.4 中国人群Leber先天性黑曚的临床表型分析和分子遗传学研究 |
| 第二章 中国西部区域人群Leber先天性黑曚的主要基因表达谱 |
| 2.1 引言 |
| 2.2 材料与方法 |
| 2.3 结果 |
| 2.4 讨论 |
| 2.5 小结 |
| 第三章 中国西部区域人群Leber先天性黑曚的主要基因表达谱与临床表型的相关性研究 |
| 3.1 引言 |
| 3.2 |
| 3.3 结果 |
| 3.4 讨论 |
| 3.5 小结 |
| 全文结论 |
| 参考文献 |
| 文献综述 Leber先天性黑曚的分子遗传学研究进展 |
| 参考文献 |
| 研究生期间发表文章及成果 |
| 致谢 |
（7）剔络化瘀方改善视网膜分支静脉阻塞微循环作用及机制研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| Abstract |
| 中英文缩略词对照 |
| 第一部分 文献综述 |
| 综述一 中医药治疗视网膜分支静脉阻塞研究进展 |
| 参考文献 |
| 综述二 视网膜激光光凝法建立视网膜静脉阻塞动物模型的研究进展 |
| 参考文献 |
| 前言 |
| 第二部分 实验研究 |
| 实验一 视网膜分支静脉阻塞大鼠模型建立 |
| 1 实验材料 |
| 1.1 实验动物 |
| 1.2 实验仪器及耗材 |
| 1.3 实验试剂 |
| 2 实验方法 |
| 2.1 视网膜静脉阻塞大鼠模型制备 |
| 2.2 观察BRVO大鼠视网膜情况 |
| 2.3 苏木素-伊红染色观察视网膜组织病理学变化 |
| 2.4 视网膜消化铺片观察视网膜血管形态 |
| 3 结果 |
| 3.1 BRVO大鼠视网膜情况 |
| 3.2 视网膜病理组织变化 |
| 3.3 视网膜血管情况 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 实验二 剔络化瘀方改善视网膜静脉阻塞大鼠模型微循环作用机制研究 |
| 1 实验材料 |
| 1.1 实验动物 |
| 1.2 实验仪器及试剂 |
| 2 实验方法 |
| 2.1 实验动物分组 |
| 2.2 剔络化瘀方煎剂制备 |
| 2.3 视网膜静脉阻塞大鼠模型制作 |
| 2.4 给药剂量及方法 |
| 2.5 观察指标 |
| 2.6 统计方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 剔络化瘀方对BRVO大鼠眼底的影响 |
| 3.2 剔络化瘀方对BRVO大鼠视网膜形态的影响 |
| 3.3 剔络化瘀方对BRVO大鼠血清ICAM-1的影响 |
| 3.4 剔络化瘀方对BRVO大鼠凝血功能影响 |
| 3.5 剔络化瘀方对BRVO大鼠血流变的影响 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 第三部分 临床研究 |
| 1 临床资料 |
| 1.1 病例来源 |
| 1.2 诊断标准 |
| 2 研究方法 |
| 2.1 前瞻性研究 |
| 2.2 治疗方法 |
| 2.3 观察指标 |
| 2.4 统计方法 |
| 3 结果 |
| 3.1 受试者情况 |
| 3.2 治疗组与正常组OCTA比较 |
| 3.3 治疗组患眼与对侧眼血流密度比较 |
| 3.4 治疗后情况 |
| 4 讨论 |
| 5 结论 |
| 附录 典型病例 |
| 参考文献 |
| 创新点 |
| 不足与展望 |
| 附录 动物实验图片 |
| 个人简历 |
| 致谢 |
| 附录 中医药科技查新报告书 |
（8）基于眼底荧光血管造影的视网膜静脉阻塞人工智能分型诊断系统及其应用（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| Abstract |
| 缩略语/符号说明 |
| 前言 |
| 研究现状、成果 |
| 研究目的 |
| 研究方法 |
| 一、建立基于深度学习的RVO无灌注区识别模型 |
| 1.1 对象和方法 |
| 1.1.1 研究对象 |
| 1.1.2 研究方法 |
| 1.1.3 方法实现平台 |
| 1.1.4 评价标准 |
| 1.2 结果 |
| 1.2.1 无灌注区识别 |
| 1.2.2 视盘定位 |
| 1.2.3 黄斑定位 |
| 1.2.4 视盘定量结果 |
| 1.2.5 模型分割效率 |
| 1.3 讨论 |
| 1.3.1 图像标注目标 |
| 1.3.2 图像视野范围 |
| 1.3.3 模型识别效果 |
| 1.4 小结 |
| 二、基于人工智能的CRVO分型诊断 |
| 2.1 对象和方法 |
| 2.1.1 研究对象 |
| 2.1.2 研究方法 |
| 2.2 结果 |
| 2.2.1 55°后极部图像结果 |
| 2.2.2 是否抗VEGF药物注射 |
| 2.2.3 五视野拼图图像结果 |
| 2.3 讨论 |
| 2.3.1 关于新生血管事件定义 |
| 2.3.2 抗VEGF真实世界研究 |
| 2.3.3 人工标注与AI预测差异 |
| 2.3.4 关于图像视野范围 |
| 2.3.5 最佳临界值及意义 |
| 2.3.6 研究的局限性 |
| 2.4 小结 |
| 三、基于人工智能的BRVO诊疗决策 |
| 3.1 对象和方法 |
| 3.1.1 研究对象 |
| 3.1.2 研究方法 |
| 3.2 结果 |
| 3.2.1 无灌注区识别 |
| 3.2.2 视盘定位 |
| 3.2.3 黄斑定位 |
| 3.2.4 激光范围定性分析 |
| 3.2.5 分割效率 |
| 3.3 讨论 |
| 3.4 小结 |
| 全文结论 |
| 论文创新点 |
| 参考文献 |
| 综述 人工智能深度学习技术在眼科中的应用研究进展 |
| 综述参考文献 |
| 致谢 |
| 个人简历 |
（9）基于眼底荧光血管造影的糖尿病视网膜病变新生血管及黄斑水肿的智能诊断系统（论文提纲范文）
| 中文摘要 |
| 英文摘要 |
| 前言 |
| 材料与方法 |
| 结果 |
| 讨论 |
| 结论 |
| 参考文献 |
| 英汉缩略词对照表 |
| 糖尿病视网膜病变眼底影像检查(综述) |
| 参考文献 |
| 攻读硕士学位期间发表论文情况 |
| 致谢 |
（10）人工智能用于年龄相关性黄斑变性和息肉状脉络膜血管病变诊断研究（论文提纲范文）
| 摘要 |
| ABSTRACT |
| 前言 |
| 第一部分: 年龄相关性黄斑变性 |
| 一、年龄相关性黄斑变性 |
| 1. 病因与临床表现 |
| 2. 流行病学 |
| 3. 诊断与分类 |
| 4. 治疗 |
| 二、息肉状脉络膜血管病变 |
| 1. 病因与临床表现 |
| 2. 流行病学 |
| 3. 诊断与分类 |
| 4. 治疗 |
| 三、临床实验部分 |
| 第二部分: 人工智能 |
| 一、人工智能 |
| 二、人工智能实验部分 |
| 第三部分 人工智能模型和专科医师比较 |
| 一、人工智能模型结果 |
| 二、眼科专科医师测试结果 |
| 三、AMID亚型分类结果比较 |
| 四、PCV检出率比较 |
| 第四部分 :讨论与结论 |
| 参考文献 |
| 综述: 人工智能的临床医学应用进展 |
| 参考文献 |
| 附录 |
| 附录1 英文缩略词表 |
| 致谢 |
四、数字化眼底彩照及荧光血管造影诊断糖尿病视网膜病变（论文参考文献）
- [1]超广角扫描激光检眼镜的特点及其在眼科学中的临床应用[J]. 陈珊,于晓寒,周晴霖,于飞,杜建,刘琳,郑颖鹃,田大为. 空军医学杂志, 2021(05)
- [2]基于频域OCT的AMD分类三维深度学习研究[D]. 胡展驰. 汕头大学, 2021(02)
- [3]基于深度学习的RRD及相关周边部视网膜病变检测研究[D]. 唐艺文. 汕头大学, 2021(02)
- [4]运用OCT分析系统性红斑狼疮患者黄斑区视网膜厚度改变的相关研究[D]. 陈荣涛. 汕头大学, 2021(02)
- [5]糖尿病性视网膜病变的早期检测和人工智能筛查研究[D]. 张碧磊. 北京协和医学院, 2021(02)
- [6]中国西部区域人群Leber先天性黑曚的分子遗传学与临床表型研究[D]. 朱路瑶. 中国人民解放军陆军军医大学, 2021
- [7]剔络化瘀方改善视网膜分支静脉阻塞微循环作用及机制研究[D]. 邵霖霖. 中国中医科学院, 2020(01)
- [8]基于眼底荧光血管造影的视网膜静脉阻塞人工智能分型诊断系统及其应用[D]. 侯军军. 天津医科大学, 2020(06)
- [9]基于眼底荧光血管造影的糖尿病视网膜病变新生血管及黄斑水肿的智能诊断系统[D]. 李和恩. 西南医科大学, 2020(10)
- [10]人工智能用于年龄相关性黄斑变性和息肉状脉络膜血管病变诊断研究[D]. 徐至研. 北京协和医学院, 2019(02)