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基于深度学习建立睑结膜图像贫血筛查算法模型的研究
被引量：
2
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作者
胡小艳
李昊洋
+5 位作者
刘祥
李雨捷
谭丽芳
李勇帅
陈芋文
易斌
《陆军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期746-752,共7页
目的探索深度学习技术在利用睑结膜图像作为输入的贫血自动筛查方面的应用。方法前瞻性收集和分析2021年3月18日到4月26日陆军军医大学第一附属医院麻醉科284例择期手术患者的睑结膜图像,依据对应的血红蛋白浓度,将图像标记为正常和贫...
目的探索深度学习技术在利用睑结膜图像作为输入的贫血自动筛查方面的应用。方法前瞻性收集和分析2021年3月18日到4月26日陆军军医大学第一附属医院麻醉科284例择期手术患者的睑结膜图像,依据对应的血红蛋白浓度,将图像标记为正常和贫血两个类别。基于InceptionV3、ResNet50V2、EfficientNetV2B0、DenseNet121等4种深度学习算法构建贫血预测模型。采用受试者特征工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)、准确性、敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值评估模型性能。结果基于4种深度学习算法,贫血预测风险模型的ROC曲线下面积(area under curve,AUC)分别为:0.709(95%CI:0.643~0.769)、0.661(95%CI:0.594~0.725)、0.670(95%CI:0.603~0.733)、0.695(95%CI:0.628~0.756)。InceptionV3在测试集上的AUC(95%CI)、准确度、敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为:0.709(95%CI:0.643~0.769)、0.695、0.750、0.412、0.707、0.629,其模型性能最优;基于最优算法,开发了一个网络服务应用程序(http://150.158.58.4)用于对贫血的在线预测。结论本研究基于深度学习算法利用睑结膜图像建立的贫血筛查模型快速高效,InceptionV3模型的综合预测性能更优。
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关键词
深度学习
贫血
睑结膜
无创
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题名
基于深度学习建立睑结膜图像贫血筛查算法模型的研究
被引量：
2
1
作者
胡小艳
李昊洋
刘祥
李雨捷
谭丽芳
李勇帅
陈芋文
易斌
机构
陆军军医大学(第三军医大学)第一附属医院麻醉科
陆军军医大学(第三军医大学)基础医
学院
学员五大队
中国科学院重庆绿色与智能技术研究所
出处
《陆军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第8期746-752,共7页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0116700)。
文摘
目的探索深度学习技术在利用睑结膜图像作为输入的贫血自动筛查方面的应用。方法前瞻性收集和分析2021年3月18日到4月26日陆军军医大学第一附属医院麻醉科284例择期手术患者的睑结膜图像,依据对应的血红蛋白浓度,将图像标记为正常和贫血两个类别。基于InceptionV3、ResNet50V2、EfficientNetV2B0、DenseNet121等4种深度学习算法构建贫血预测模型。采用受试者特征工作曲线(receiver operating characteristic curve,ROC曲线)、准确性、敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值评估模型性能。结果基于4种深度学习算法,贫血预测风险模型的ROC曲线下面积(area under curve,AUC)分别为:0.709(95%CI:0.643~0.769)、0.661(95%CI:0.594~0.725)、0.670(95%CI:0.603~0.733)、0.695(95%CI:0.628~0.756)。InceptionV3在测试集上的AUC(95%CI)、准确度、敏感度、特异性、阳性预测值、阴性预测值分别为:0.709(95%CI:0.643~0.769)、0.695、0.750、0.412、0.707、0.629,其模型性能最优;基于最优算法,开发了一个网络服务应用程序(http://150.158.58.4)用于对贫血的在线预测。结论本研究基于深度学习算法利用睑结膜图像建立的贫血筛查模型快速高效,InceptionV3模型的综合预测性能更优。
关键词
深度学习
贫血
睑结膜
无创
Keywords
deep learning
anemia
conjunctiva
non-invasiveness
分类号
R319 [医药卫生—基础医学]
R322.91 [医药卫生—人体解剖和组织胚胎学]
R556.0 [医药卫生—血液循环系统疾病]
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1
基于深度学习建立睑结膜图像贫血筛查算法模型的研究
胡小艳
李昊洋
刘祥
李雨捷
谭丽芳
李勇帅
陈芋文
易斌
《陆军军医大学学报》
CAS
CSCD
北大核心
2023
2
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