VIKTIGT Även om djupinlärning (DL) kan identifiera de mellanliggande eller avancerade stadierna av åldersrelaterad makuladegeneration (AMD) som en binär ja eller nej, stratifierade graderingar med hjälp av den mer granulära åldersrelaterade ögonsjukdomsstudien (AREDS) 9-stegs detaljerad allvarlighetsgradsskala för AMD ger mer exakt uppskattning av 5-års progression till avancerade stadier. AREDS 9-stegs detaljerad skalas komplexitet och genomförande enbart med högt utbildade fundusfotografer potentiellt hämmade dess kliniska användning, vilket garanterar utveckling och användning av en alternativ AREDS enkel skala, som även om den är värdefull, har mindre prediktiv förmåga. SYFTE Att beskriva DL-tekniker för AREDS 9-stegs detaljerad allvarlighetsgradsskala för AMD för att uppskatta 5 års risksannolikhet med rimlig noggrannhet. Denna studie använde data som samlats in från november 13, 1992, till november 30, 2005, från 4613 studiedeltagare av AREDS data för att utveckla djupa konvolutionella neurala nätverk som utbildades för att ge detaljerad automatiserad AMD gradering på flera AMD allvarlighetsgrad skala, med hjälp av en multiklass klassificering inställning. Två AMD allvarlighetsgrad klassificering problem med hjälp av kriterier baserade på 4-steg (AMD-1, AMD-2, AMD-3, och AMD-4 från klassificeringar utvecklat för AREDS behörighetskriterier) och 9-steg (från AREDS detaljerade allvarlighetsgrad skala) AMD allvarlighetsgrad skalor undersöktes. Prestanda av dessa algoritmer jämfördes med en samtida människa grader och mot ett kriterium standard (fundus fotografering center graders) som används vid tiden för AREDS inskrivning och uppföljning. Tre metoder för att uppskatta 5-årsrisken utvecklades, bland annat en baserad på DL-regression. Uppgifterna analyserades från 1 december 2017 till 15 april 2018. Viktade poäng och genomsnittliga osignerade fel för att uppskatta 5-års risksannolikhet för progression till avancerad AMD. RESULTAT I denna studie användes 67 401 färgfondusbilder från 4613 studiedeltagare. De viktade poängen var 0,77 för 4-stegs- och 0,74 för de 9-stegs AMD allvarlighetsgradsskalorna. Det totala genomsnittliga skattningsfelet för 5-årsrisken varierade från 3,5 % till 5,3 %. SLUTSATSER OCH RELEVANS Dessa resultat tyder på att graderingen av DL AMD vid bedömningen av klassificeringen i fyra steg är jämförbar med den hos människor och ger lovande resultat för att ge AMD detaljerad svårighetsgradsklassificering (9-stegs klassificering), vilket normalt kräver högutbildade gradare, och för att uppskatta 5-års risk för progression till avancerad AMD. Användning av DL har potential att hjälpa läkare i longitudinell vård för individualiserad, detaljerad riskbedömning samt kliniska studier av sjukdomsprogression under behandling eller som offentlig screening eller övervakning över hela världen.
Nyligen, Burlina et al. REF t regnade en DL-algoritm för att förutsäga 9-stegsklasserna och även tillhörande kända 5-årsprogressionsfrekvenser till avancerad AMD från CFP.
Use of Deep Learning for Detailed Severity Characterization and Estimation of 5-Year Risk Among Patients With Age-Related Macular Degeneration
{'venue': None, 'journal': 'JAMA Ophthalmology', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}