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相关性危险因素与 - 糖尿病 - 糖尿病 -
糖尿病性视网膜病（DR）是近10％的糖尿病患者的潜在视力威胁微血管并发症[1,2]。因此，DR在临床上是一个巨大的问题。由于DM发病率会导致微血管并发症的增加，因此预计到2025年，DR患病率将达到5.4％[3]。必须识别和控制DR的风险因素，以减少DR的发作和进展。已经确定了DR的几个危险因素，包括DM的持续时间，葡萄糖水平，血压，血清肌酐和脂质谱[4,5]。糖尿病性视网膜病可根据其阶段和严重性将糖尿病性视网膜病分为非增殖性糖尿病性视网膜病（NPDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）[6]。NPDR进一步归类为非常温和，中等，中等，严重和非常严重的。过去进行的研究报告说，DR进展的可能标记和糖尿病黄斑水肿的发生是由于血脂异常 - 高血清总胆固醇（TC），甘油三酸酯（TG），低密度脂蛋白胆固醇（LDL-C），高密度脂蛋白脂蛋白（7）[7] [7] [7] [7] [7]在过去进行了几项研究中，以识别与DR进展相关的因素，其中发现血脂异常与DR的严重程度显着相关。先前对140例2型糖尿病患者进行了一项研究，以确定DR的严重程度与血清脂质和其他可修改的危险因素之间的相关性，发现高胆固醇水平，血压，肾功能和尿白蛋白排泄与DR的进展显着相关。此外，Rema等人的Chennai城市农村流行病学研究。包括1763印度2型糖尿病患者，表明血清甘油三酸酯与DR的风险有关，而LDL-C与DME相关[8-10]。脂质谱，血压，BMI，HBA1C与糖尿病性视网膜病的严重程度的相关性尚不清楚，尤其是在印度的农村背景下。尽管已经对该主题进行了几项研究，但是脂质谱，血压和DR之间的关系是显着的。我们的研究旨在研究脂质谱与血压，BMI和HBA1C之间的相关性与在眼科部门的2型糖尿病患者之间的发展和严重程度，LT BRKMGMC，JAGDALPUR，JAGDALPUR，CHHATTISGARH，CHHATTISGARH。
治疗潜力
全面了解糖尿病的病理生理学、病因和临床病程对于预测心血管和眼部并发症至关重要。本章探讨了糖尿病患者心血管并发症和视网膜病变逐渐发展的机制和过程。我们还旨在确定多模式治疗（包括植物化学方法）在糖尿病预防和管理方面的潜力。分析了 34 篇研究文章，以确定与糖尿病心血管和眼部并发症相关的病理生理学、细胞机制和生物标志物。数据来源包括 PubMed Central、Web of Science 和 JSTOR。数据提取由各自数据库的高级过滤器引导。为本更新综述提取了包含有关糖尿病并发症病理生物学和治疗的最新证据的主要和次要研究文章。糖尿病视网膜病变和糖尿病黄斑水肿的主要原因包括出血和视网膜毛细血管动脉瘤。糖尿病类型、诊断年龄和种族是非增生性和增生性糖尿病视网膜病变 (NPDR/PDR) 风险和发病率的独立预测因素。此外，75% 的糖尿病相关死亡
糖尿病的新型混合深度学习模型...
被称为糖尿病性视网膜病的进行性眼科疾病仍然是全球失明的主要原因。有效的治疗和预防视力丧失需要迅速而准确的DR检测。深刻的学习程序在临床图片检查中表现出了非凡的承诺，在本文中，我们提出了一个混合模型，该模型加入了卷积大脑组织（CNNS）和重复性脑组织（RNN）的质量，以进一步发展Dr Discovery精确性。拟议的跨界深度学习模型涉及三个主要阶段。首先要采取的前进性，以这种方式以这种方式来升级眼底图片的质量和差异化，以取决于该模型消除基本亮点的能力。之后，使用残留的CNN来从已经处理的图像中提取特征。残留的CNN在捕获各种级别的亮点方面是备用的，并且此阶段使模型能够成功从信息图片中获得歧视性元素。随后的阶段包括将RNN纳入模型。rnns非常适合分析医学图像中的顺序模式，因为它们非常适合处理顺序数据和捕获时间依赖性。由于RNN的包含，该模型从底底图像序列中提取时间信息的能力提高了其识别早期DR进展符号的能力。混合模型的体系结构促进了空间和时间信息的融合，从而实现了更全面，更准确的DR诊断。1。第三阶段和最后阶段围绕着表征任务，在该任务中，完全关联的大脑网络被用来破译过去阶段分开的亮点，并将图片订购为各种DR的严重程度。关键词：糖尿病性视网膜病，深度学习，混合模型，检测，视网膜图像。引言糖尿病性视网膜病（DR）是一种退化性眼部感染，是糖尿病的结果。对视网膜中血管的损害，眼睛背面的光敏组织是其独特的特征之一。每当未经处理的情况下，DR都会导致严重的视力不幸甚至视觉缺陷[1] [2]。非增殖性糖尿病性视网膜病（NPDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）是糖尿病性视网膜病的两种基本类型[3] [4]。在NPDR的开始阶段，视网膜中的静脉虚弱，并开始溢出液体或血液。但是，PDR是一个更高级的阶段，其中视网膜的表面开始发芽新，
o r i g i n a l r e s a r c h纤维蛋白原与白蛋白的比率与2型糖尿病患者中视网膜病的发生有关
目的：2型糖尿病性视网膜病是一种长期的慢性炎症性疾病。这项研究的目的是研究2型糖尿病患者中纤维蛋白原与白蛋白比（FAR）和视网膜病之间的关系。Methods: This was a retrospective study that included 500 patients with type 2 diabetes mellitus (T2DM), and were divided into non- diabetic retinopathy group (NDR, n=297) and diabetic retinopathy group (DR, n=203) according to fundus examination findings, and the DR group was further divided into non-proliferative retinopathy group (NPDR, n = 182）和增殖性视网膜病组（PDR，n = 21）。基线数据，并计算了纤维蛋白原与白蛋白比（FAR）和嗜中性粒细胞与淋巴细胞比率（NLR）的计算，以分析FAR与NLR与2型糖尿病性视网膜病之间的相关性。结果：与NDR组相比，DR组的FAR和NLR明显更高（均为p <0.001）。Spearman相关分析表明，远与NLR和DR呈正相关（P <0.05）。随着四分位数的增加，DR的患病率增加（分别为14.8％，16.7％，25.1％和43.30％； p <0.05）。多因素逻辑回归分析表明，糖尿病病程，收缩压（SBP）和糖尿病周围神经病（DPN）是T2DM患者DR发展的危险因素。ROC曲线下的面积远，预测DR的进展为0.708，最佳临界值为7.04，ROC曲线下的糖尿病持续时间和SBP的区域分别预测DR为0.705和0.588。结论：我们的发现首次表明，远是评估2型糖尿病患者DR的独立危险因素。关键字：纤维蛋白原比，2型糖尿病，糖尿病性视网膜病，炎症，影响因子