För att utvärdera prestandan hos en automatiserad fundus fotografisk bildanalysalgoritm vid högkänslighets- och/eller högspecifikitetssegregering av patienter med diabetes med obehandlad diabetesretinopati från patienter utan retinopati. METODER. Detta var en retrospektiv tvärsnittsstudie med 260 på varandra följande icke fotokoagulerade ögon hos 137 diabetespatienter som deltog i rutinmässig fotografisk retinopatiscreening. Mydriatic 60°fundus fotografering på 35-mm färg genomskinlig film användes, med en enda fovea-centrerad fält. Rutinmässig klassificering baserades på visuell undersökning av glidmonterade transparenser. Referensgradering utfördes med särskild tonvikt på att uppnå hög känslighet. Datorstödd automatiserad detektering av röda lesioner utfördes på digitaliserade transparenser. RESULTAT. Vid applicering i en screeningpopulation bestående av patienter med diabetes med obehandlad diabetesretinopati i något öga och patienter med diabetes utan retinopati identifierades 90,1 % av patienterna med retinopati och 81,3 % av patienterna utan retinopati. En analys per öga för metodiska ändamål visade att den automatiska lesionsdetekteringen kunde anpassas för att simulera olika visuella utvärderingsstrategier. När det automatiska systemet anpassades med hög känslighet visade det känslighet på 93,1 % och specificitet på 71,6 %. När det automatiska systemet anpassades med hög specificitet visade det känslighet vid 76,4 % och specificitet vid 96,6 %, vilket nära motsvarar rutinmässig visuell gradering vid känslighet 76,4 % och specificitet 98,3 %. SLUTSATSER.............................................................................................................. Automatisk upptäckt av obehandlad diabetesretinopati i fondusfotografier från en screeningpopulation av patienter med diabetes kan göras med justerbara prioritetsinställningar, med betoning på hög känslighet identifiering av diabetesretinopati eller hög specificitet identifiering av frånvaro av retinopati, som täcker motsatta ytterligheter av visuella utvärderingsstrategier som visats av humana observatörer. (Investera Oftalmol Vis Sci. Förbehåll IIIA-PT-38
I REF Computer-assisterad automatiserad röd lesion detektion utfördes på digitaliserade transparenser.
Automated Detection of Diabetic Retinopathy in a Fundus Photographic Screening Population
{'venue': 'Investigative ophthalmology & visual science', 'journal': 'Investigative ophthalmology & visual science', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}