研究目的
评估深度神经网络（DNN）在早产儿视网膜病变（ROP）自动筛查中的性能。
研究成果
在使用广角视网膜图像评估进行早产儿视网膜病变（ROP）筛查时，深度神经网络（DNNs）的准确性、敏感性、特异性和精确度都很高，与儿科眼科医生的水平相当。
研究不足
可解释性长期以来一直是神经网络家族面临的问题。在大多数情况下，深度神经网络就像一个黑匣子，缺乏可解释性。实际的ROP相关诊断更为复杂和细致。
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利用深度神经网络开发用于广角视网膜图像的早产儿视网膜病变自动筛查系统
DOI：10.1109/ACCESS.2018.2881042
期刊：IEEE Access
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
背景：早产儿视网膜病变（ROP）是儿童失明的主要原因之一。然而，具备ROP筛查资质的眼科医生数量不足。目的：评估深度神经网络（DNN）用于ROP自动筛查的性能。方法：训练集和测试集来自420,365张ROP筛查的广角视网膜图像。采用迁移学习方案训练DNN分类器：首先对预处理图像进行分类，随后由儿科眼科医生将每张图像标记为ROP阳性或阴性。使用标记的训练集（8090张阳性图像和9711张阴性图像），通过迁移学习方法微调三种候选DNN分类器（AlexNet、VGG-16和GoogLeNet）。在1742个样本的测试数据集上评估所得分类器，并与五位独立儿科视网膜眼科医生进行对比。分析测试数据集上的ROC曲线、AUC值及P-R曲线，在不同灵敏度截断值下评估准确率、精确率、灵敏度（召回率）、特异度、F1分数、Youden指数和MCC值。将五位儿科眼科医生的数据绘制于ROC和P-R曲线以可视化其表现。结果：VGG-16性能最佳。在精确率-召回率曲线中F1分数最大化的截断点，最终DNN模型达到98.8%准确率、94.1%灵敏度、99.3%特异度和93.0%精确率，与儿科眼科医生水平相当（98.8%准确率、93.5%灵敏度、99.5%特异度和96.7%精确率）。结论：在通过广角视网膜图像评估进行ROP筛查时，DNN具有高准确率、灵敏度、特异度和精确率，与儿科眼科医生表现相当。
作者：
Yinsheng Zhang，Li Wang，Guoming Zhang，Zhenquan Wu，Jian Zeng，Yi Chen，Ruyin Tian，Jinfeng Zhao
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