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量子驱动的深度学习可增强糖尿病视网膜病变检测
传统卷积神经网络 (CNN) 已显示出识别糖尿病 (DR) 引起的视网膜病变的潜力。然而，发展量子计算有可能改善特征表示。我们提出了一种混合方法，将经典 CNN 与量子电路相结合，利用经典和量子信息进行 DR 分类。使用 Keras 和 Qiskit 框架，我们的模型将图片特征编码为量子态，从而实现更丰富的表示。通过对一系列视网膜图片的实验，我们的模型表现出了竞争力，在对 DR 严重程度进行分类方面具有出色的可靠性和准确性。这种经典和量子范式的结合为增强 DR 诊断和治疗提供了一种新方法。
基于深度学习的多模态数据糖尿病视网膜病变检测方法
摘要 — 糖尿病视网膜病变 (DR) 是一种复杂的疾病，结合来自患者病史、实验室结果或基因数据等多种来源的信息可以增进理解。眼科医生或自动化系统可以通过人工检查识别 DR。由于其成本效益和时间效率，糖尿病视网膜病变的自动检测已成为患者和医疗保健提供者的首选。这项研究的新颖之处在于开发了一种使用多模态数据融合预测糖尿病视网膜病变的模型，通过在长短期记忆 (LSTM) 网络中实现的早期融合技术，结合眼底视网膜图像、光学相干断层扫描 (OCT) 和电子健康记录 (EHR)。我们的模型利用多模态数据与局部二值模式 (LBP) 的早期融合，已展示出最佳性能，实现 AUC 值 0.99。这种高精度表明，整合来自各种数据源的信息可以显著提高模型检测糖尿病视网膜病变阳性和阴性病例的能力，从而增强我们对研究结果的可靠性的信心。
开发和验证模型，以预测增生性糖尿病性视网膜病的进展
目的：开发非增殖性糖尿病性视网膜病（NPDR）进展的模型，以增殖性糖尿病性视网膜病（PDR），并确定合并更新的信息是否改善了模型性能。设计：回顾性队列研究。参与者：来自加利福尼亚大学旧金山大学（UCSF）的第三级学术中心的电子健康记录（EHR）数据，以及扎克伯格旧金山总医院（ZSFG）医院的安全网医院不能用来识别NPDR诊断，年龄诊断为1或2型糖尿病的诊断，诊断为1或2型糖尿病的诊断。索引日期之前的PDR（EHR中首次NPDR诊断的日期）。方法：开发了四个生存模型：COX比例危害，具有向后选择的COX，具有套索回归的Cox和随机生存林。对于每个模型，比较了三个变量集，以确定包括更新的临床信息的影响：静态0（静态日期的数据），静态6M（索引日期后6个月进行了静态更新）和动态（在6个月期间静态0加数据和数据更改中的数据更改）。将UCSF数据分为80％的培训和20％的测试（内部验证）。ZSFG数据用于外部验证。模型性能由Harrell的一致性指数（C-Index）评估。主要结果指标：PDR的时间。结果：UCSF队列包括1130名患者，92例（8.1％）患者发展为PDR。ZSFG队列包括687例患者和30名患者（4.4％）患者。所有模型在内部验证中类似地执行（C-Indices W 0.70）。带有静态6m集的随机生存森林在外部验证中表现最好（C-Index 0.76）。保险和年龄都被所有模型选择或排名为非常重要的。其他关键预测因子是NPDR严重程度，糖尿病神经病，中风数量，平均血红蛋白A1C和住院次数。结论：我们将NPDR进展为PDR的模型实现了可接受的预测性能，并在外部环境中得到了很好的验证。使用新的临床信息更新基线变量并不能始终如一地提高预测性能。财务披露：参考文献后可以找到专有或商业披露。眼科科学2023; 3：100276ª2023撰写的美国眼科学会。这是CC BY-NC-ND许可证（http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/）下的开放访问文章。
糖尿病性视网膜病变分类的深度学习技术：关注VGG16
地址：Algiers，Algeria电子邮件：rhalimouche@hotmail.fr摘要糖尿病性视网膜病（DR）会影响全球数百万人，提出了严重的眼部状况，需要及时检测和诊断以防止视力障碍并改善患者护理。随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。 这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。 这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。 使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。 结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而随着人工智能（AI）的兴起，医学领域已经获得了早期疾病检测的强大工具。这项研究探讨了AI在早期诊断DR的作用，评估了两个预训练的卷积神经网络（CNN） - VGG16和EfficityNetB0的性能。这些模型使用传输学习技术进行了微调和调整，以对DR和非DR图像进行分类。使用来自Kaggle的两个不同数据集，一个包含RGB图像和另一个高斯过滤图像进行评估。结果表明，在微调后，VGG16的精度为95.21％，而
使用深度学习模型对糖尿病性视网膜病的检测和分类
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与糖尿病性视网膜病的分子基础有关的进步和观点 - 审查
糖尿病性视网膜病（DR）仍然是糖尿病（DM）的主要眼部并发症，是工作年龄成年人口中不可逆但可预防的视力丧失的主要原因，尤其是在中低收入地区[1]。在有DM的5.37亿成年人（20-79岁）中，大约三分之一的DR迹象，其中三分之一可能会发展出严重的视网膜病变或黄斑湿肿[2，3]。除了眼部作用外，博士的存在还证明了评估的心肌梗塞，心力衰竭和脑血管事故的未来风险[4]。随着糖尿病的全球患病率在过去的二十年中显着增加，糖尿病患者中糖尿病性视网膜病的发病率持续高，这至关重要。此筛查对于早期发现由于慢性高血糖而引起的视觉障碍迹象的个体，他们需要进行全面的眼科检查和适当的治疗[5]。COVID-19大流行对DR筛查，监测和治疗过程产生了重大影响。根据2020年美国科尔眼科研究所（Cole Eye Institute）的一项研究，在大流行期间错过任命的患者的平均护理延迟为5.34周[6]。对DR患者进行了另一项回顾性研究，他们参加了医院的诊所琼·德·雷乌斯（Joan de Reus）参加了DR筛查计划，显示2020年筛查的患者人数减少到2020年的3286例（57.89％），而2015年和2019年间筛查的患者的平均为5676.40±439.75。在2021年，这个数字再次增加，导致
糖尿病视网膜病变研究的全球趋势和表现：文献计量分析
结果：共分析了10709篇参考文献，研究期内论文数量持续增加。美国的h指数和引用频率最高，贡献最大。中国是论文最多的国家，共发表3168篇论文。伦敦大学的论文产量最高。论文产量排名前三的期刊均来自美国，其中Investigative Ophthalmology Visual Science的论文数量最多。Gulshan等的文章（2016年；同引次数，2897）具有代表性和象征性。该领域的主要研究主题是发病率、发病机制、治疗和人工智能（AI）。深度学习、模型、生物标志物和DR的光学相干断层扫描血管造影（OCTA）是前沿热点。
使用图像
本研究旨在使用混合溶液方法诊断出视网膜底面图像的糖尿病性视网膜病。更具体，混合方法依赖于结合深度学习和图像处理以获得更好的结果。可靠的糖尿病性视网膜病变（DR）从数字眼底图像中检测被认为是医疗图像处理中的一个开放问题，需要开发替代溶液。失明和视觉丧失可能来自DR。本研究采用径向基函数（RBF）神经网络分类器来自动识别视网膜图像是与疾病相关或非药物相关的。糖尿病性视网膜病（DR）会导致视觉损害的视网膜病变，通常与糖尿病有关。如果未及时检测到它，则可能导致失明。早期诊断和治疗DR可以帮助防止视力丧失。深度学习已成为最近最受欢迎的方法之一，显示了各种应用程序的性能提高，尤其是在医学图像的分析和分类中。由于其出色的有效性，卷积神经网络越来越多地用作医学图像分析中的深度学习技术。图像处理在研究的建议的解决方案方法中使用。然后将卷积神经网络分类以进行诊断。使用Eyepacs数据库的33000个视网膜底面图像来验证该技术。深度学习模型使用彻底的方法来训练和评估Alexnet检测糖尿病性视网膜病的模型。模型精度为0.7349，结果表明了值得注意的性能指标和成功的准确分类。
通过整合代谢组学和转录组学发现糖尿病视网膜病变的潜在生物标志物
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每年进行糖尿病视网膜病变筛查的障碍：回顾性临床审计
英国国家健康与临床优化研究所 (NICE) 指南建议所有 12 岁以上的糖尿病患者每年进行 DRP 筛查 [3] 。在 DES 筛查期间，需要从每只眼睛拍摄两张标准数字眼底照片，然后根据英国糖尿病视网膜病变国家筛查计划 (ENSPDR) 分类系统对图像进行分级。被归类为患有“视力威胁性视网膜病变”的个人将被转诊至眼科诊所进行评估。目前，初级保健指南建议全科医生及时识别新诊断的糖尿病患者并将其转诊进行 DES，转诊后三个月内完成，随后进行年度筛查 [4] 。英国公共卫生部委托的糖尿病视网膜病变全科医生筛查 (GP2DRS) 项目将数据从全科医生糖尿病登记册以电子方式直接传输到眼科筛查服务，确保自动识别需要定期筛查的个人 [5] 。自 2022 年起，NHS DES 计划将邀请符合条件的患者进行年度筛查，最低接受率为 75%，目标是超过 85% [6] 。需要密切监测的患者将遵循监测路径，召回间隔为 1、3、6、9 或 12 个月。