人工智能辅助糖尿病视网膜病变筛查

人工智能辅助糖尿病视网膜病变筛查图像数据采集与标注规范糖尿病性视网膜病变(diabeticretinopathy，DR)是糖尿病性微血管病变中最重要的表现，是一种具有特异性改变的眼底病变，是糖尿病的严重并发症之据是否出现视网膜新生血管为标志，将没有视网膜新生血管形成的糖尿病性视网膜病变称为非增殖性糖尿病性视网膜病变(nonproliferativediabetic称单纯型或背景型)，而将有视网膜新生血管形成的糖尿病性视网膜病变称为增殖性图像标注是指对图像进行分类或对图像中的感兴趣区域进行识别并提取制作成对应于原始图像的标签过程，经过标注后的数据可以作为训练模型的数据集。方法主要有人工数据标注、自动数据标注和外包数据标注，人工数据标注的好处是标注结果比较可靠，自动数据标注一般都需要二次复核，避免程序错误，外包数据标注很多时进行眼底标注的眼底图像数据应为脱敏（匿名化）数据，标注者无法通过标注DR：糖尿病视网膜病变(diabeticretinopathDICOM：医学数字成像和通信(DigitalImagingandCommunicationsinMedicine，NPDR：单纯型或背景型糖尿病视网膜病变(nonproliferativediabeticretinopathy，NPDR)PDR：增殖性糖尿病性视网膜病变(prolifeDR筛查所使用的眼底照相机要求在成像时可以同时显示彩色和无赤光或黑白眼底图像，或具有黑白眼底图像转换功能。彩色眼底图像对于某些细微病变分辨不清时，建议转换为黑白2）免散大瞳孔拍摄应满足瞳孔直径3.0m3）具有内固视标，至少满足同时拍摄以黄斑为中心和以视盘为了满足DR筛查和每次随访的准确性及便捷性，要求每只眼拍摄2张数码眼底图像。与单1）含有损伤威胁视力的最重要2个区域，即黄斑和视盘，且2个区域分别位于眼底图像的2）双视野要比单视野覆盖的视网膜区域大，约覆盖60°3）能够帮助区分伪影及照相机自身或拍摄过程中的缺陷，如照像视野1(F1):以视盘为中心，展示视盘及以视盘为中心的30°~55°视网膜。照像视野2(F2):以黄斑为中心，展示黄斑，区及以黄斑为中心的30°~55°视网膜。散大瞳孔模式(要求瞳孔直径≥5.5mm)和免散大瞳孔模式(要求瞳孔直径≥3.3～4.0mm)均可。在无禁忌证的情况下，应充分散大瞳孔后检查。若患者瞳孔无法充分散大，瞳孔直径>3.3~4.0mm且<5.5mm时，可按下“SmallPupilSwitch”并切换视野角度进行拍摄。若瞳孔直径<3.3~要求眼底照相对焦准确，正常人的眼底像上视网膜主干血管及1）眼底图像曝光适度即眼底图像亮度适中。眼底图像曝光过强表现为视盘苍白，视盘表面血管甚至视盘、视杯的边界不易分辨，后极部视网膜反光增强等。过度曝光时图像周边的亮区可使周边部视野模糊。若出现此情况，应减小曝光或增益后拍摄额外的图像，同时保存2张2）老年人及屈光间质混浊者为避免图像过暗可适当增加曝光强度，但青少年应避免曝光过强。眼底像曝光情况在正常人以视盘表面小血管及后极部视网膜神经纤维层可分辨作为参照。对于屈光不正患者，常常需借助屈光补偿进行调节。屈光补偿分为+、-、0、A共4个挡位。2）-挡(-9.00～-23.00D):针对高度近视4）无屈光不正患者调整到0位。若屈光补偿挡位在+、-或A，当切换到眼底时监视器中的裂隙线将不显示在屏幕上，图像的清晰度可通过聚焦按钮进行调节。图像清晰度以视网膜血管为了进一步统一DR筛查中眼底图像的采集和存储操作，提高DR眼底筛查的规范化，以下规定了DR筛查眼底图像采集、质量判读及存储的标准操作规范。同时，眼底图像可信度的评免散瞳孔眼底照相机在拍照过程中，由于瞳孔较小或拍摄时曝光瞬间瞳孔收缩，导致眼底图像周边区域不可读或黄斑区暗影，影响眼底图像的阅读。对眼底图像的可读范围进行评价，对每只眼眼底图像的整体质量进行评估，采取单独评定原则，即以“可信度评估”为最终评对于同一只眼2张图像的拍摄位置、清晰程度、可读范围均要进行独立评估。图像的3项指标均达到“达标”，评定为整体“可信度良好”；3项指标中任何一项为“未达标”，评定为“可信度拍摄时应即刻检查所有眼底图像的质量，对于图像质量不符合要求者，应予以删除并重新拍摄时应先拍摄患眼图像，再拍摄对侧眼图像。拍摄时应即刻审查所有数码图像的质量，选择最完整清晰的图像保存，删除多余图像。对于眼底像因屈光间质混浊而照不清楚者，应同时提供眼底照相机照的外眼及眼前节像。眼底图像异常表现通常与瞳孔较小有关。可通过一眼照相后另一眼间隔数分钟待瞳孔复原后再照相以及散瞳缩短患者眼睛暴露在明亮灯光下的时间，降低检视灯和检查室房间的亮度，以提高患者拍摄时的依从性。适时要求患者眨眼，以确保角膜清晰。如需散瞳后进行眼底照相，应在眼科医高度近视眼患者由于后巩膜葡萄肿或其他原因，很可能出现整个拍摄视野无法清晰聚焦的眼底照相机镜头污迹特点是同一人的双眼眼底图像的同一部位以及不同人眼底图像的同一部位均出现一致性的斑点状或团雾状斑块，轻者不干扰对眼底图像的判断，重者可影响阅片结果，甚至可能造成误诊，如误认为是微血管囊样病变、出血斑、棉绒斑等。照相机镜头表面污拍摄眼底图像时，若睑裂睁开有限或眨眼，可导致出现睫毛或毛发虚影。尤其应注意下眼眼底图像可以本地存储或传输到网络服务器，眼底图像在进行标注前可以将多余的黑边裁拍摄完成所需的眼底图像后，导出正确格式的相关图像，即应以全分辨率保存数字图像。图像存储应至少满足以下一种格式要求:DICOM、无损压缩的TIFF、无损压缩的PNG和JEPG等拍摄完毕的眼底图像须能够上传到电脑或网站进行自动分析、人工分析，并打印报告结果。使用人工智能在进行图像分类或者对象检测时候，首先需要对图像做数据预处理，对眼底图像进行扩充、裁剪和归一化处理。因为不同设备采集的眼底图像的亮度与清晰度不同，所以是图像中像素的总和，K是当前灰度级的像素个数，L是图像中可能的灰度级总数。计算原始图像的累积直方图，对图像进行非线性拉伸，重新分配图像的灰度值，使一定范围内图像的灰度值大致相等。这样，原来直方图中间的峰值部分对比度得到增强，而两侧的谷底部分对比度采用公式对图像进行标准化处理。其中μ是图像灰度的均值，X表示图像矩阵，其中，adjusted_stddev=max，其中n表示图像X的像素数量，σ表示的是所有像素采用公式对图像像素灰度的最大最小值归一化处理。其中xi表示图像像素眼底图像的拍摄角度不同，为克服这一差异，可随机旋转眼底图像。随机旋转后的眼底图像保持了其原比例。随机旋转眼底图像在一定程度上也可以降低外在的样本差异，眼底图像通过灰度直方图均衡化处理与旋转处理后有利于提高后期每张眼底图像依据我国DR病变分期标准的各种病灶点标签数据生成直观的文字描述，形）：）：）：）：V级DR（增殖型）：眼底有新生血管和纤维増殖）：DR的病灶有微动脉瘤（microaneurysm，MAs）、出血斑（hemorrhages，HM）、硬性渗出（hardexudates）和软性渗出(softexudates)。DR可以大致分为非增殖型DR（nonproliferativeDR，NPDR）和增殖型DR（proliferativeDR，PDR）。完全覆盖上述病灶目标的最小矩形框，标注信息包括标注病灶名称、标注框宽度、高度、标注眼底图像上最早可见的糖尿病视网膜病变，表现为边界清楚的红可暗红斑点，有的位于末梢小动脉或静脉上，有的位于出血斑中心，大小不等，小如针尖，大至视网膜小血管直径，边视网膜硬性渗出（hardexudates）边界清晰，常有蜡样或闪光感。位于外层视网膜，可呈孤立点状，有时围绕多个微血管瘤呈环状排列，还可互相融合呈大斑块状。渗出物是视网膜中脂质和蛋白质的积累，在视网膜上通常表现为明亮、反射、白色或奶油色的损伤。标注硬性渗视网膜软性渗出（softexudates），又称棉絮状斑，为形状不规则、边界模糊、大小不等的棉絮或绒毛样网膜渗出斑，位于视网膜浅层的神经纤维层。软性渗出的出现是发生增殖型病出血斑一般多为小点状或圆形出血，多位于视网膜深层。出血可逐渐吸收，但附近可再出现，可以侵犯玻璃体。如果不及时治疗，则新生血管变得粗大，且不易消退，破裂后可导致玻增生的纤维组织呈条索状或膜状，常和玻璃体后界膜联系在一起。纤维增殖的表面可有新视网膜及玻璃体可位于内界膜下或视网膜与玻璃体后界膜之间，可有液平，也可没有液平呈圆形、椭圆形或片状。当出血进入玻璃体内可在玻璃体内增殖的新生血管破裂出血时，即形视网膜脱离是视网膜的神经上皮层与色素上皮层的两层潜在间隙的分离，分离后间隙内所[1]许迅.规范眼底影像检查数据采集、评估行为，提升眼底影像检查诊断技术应用水平[J].中华[2]李建军，徐亮，彭晓燕，等.远程眼科单张眼底像质量标准(征求意见稿)[J].眼科，[4]中华医学会眼科学分会眼底病学组，中国医师协会眼科医师分会眼底病专业委员会.我国糖尿病视网膜病变筛查的图像采集及阅片指南(2[5]张蕾，许维强，谭荣强，等.糖尿病视网膜病变筛查方式探讨[J].国际眼科杂志，2010，[6]中华医学会眼科学会眼底病学组.糖尿病视网膜病变分期标准[J].中华眼科杂志，1985，21(2):113.[7]EarlyTreatmentDistereoscopiccolorfundusphotograph