深度学习增强装置检测糖尿病视网膜病变
根据2月14日在线发表的一项研究，一种深度学习增强设备可以准确检测糖尿病视网膜病变(DR)糖尿病护理．
对于参加初级保健筛查项目的2型糖尿病患者，来自阿姆斯特丹VU医学中心的Frank D. Verbraak和他的同事们通过混合软件对视网膜图像进行了分级深度学习之二的设备。将其视网膜病变的分类与参考标准进行比较，其中包括根据DR的国际临床分类．共有1616名2型糖尿病患者接受了影像学检查。
研究人员发现，与参考标准相比，混合深度学习增强装置对视力威胁性DR的敏感性/特异性为100/ 97.8%，对轻度以上DR的敏感性/特异性为79.4/ 93.8%。
“把这个装置应用到卫生保健体系在糖尿病患者定期就诊的初级保健场所，可以在需要时提高筛查患者的比例，”作者写道。“此外，与目前的护理标准相比，这种设备将提高准确性，由于该设备对图像质量的直接反馈，将使更多的患者获得足够质量的图像。”
除了一名作者外，所有作者都披露了与资助该研究的IDx LLC的财务关系。一名作者在与研究主题相关的专利和专利申请中被列为发明人。
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期刊信息:
糖尿病护理
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引用:深度学习增强设备检测糖尿病视网膜病变(2019,2月20日)，检索自2022年5月27日//www.pyrotek-europe.com/news/2019-02-deep-learning-enhanced-device-diabetic-retinopathy.html
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