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解剖种族差异对使用基于图像的深度学习模型对菲律宾视网膜眼底照片进行人工智能分析的影响，MD 1,2,3
人工智能 (AI) 是诊断和治疗视网膜疾病的一种可能改变范式的创新。深度学习 (DL) 是一种更新、更复杂的 AI 子类型，通常用于处理来自文本、音频和照片的信息。较旧的 AI 模型需要预先编程的指令来分析信息，而较新的 DL 算法可以基于之前输入的信息来“学习”新事物并得出结论。1 例如，DL 算法首先被教导什么是视网膜眼底照片。它学习如何识别正常标志。一旦它能够正确地做到这一点并遇到视网膜病变，它就会学会将其识别为异常发现。它可以学会这种病变是什么，然后 DL 算法识别特征并将其与之前训练的内容联系起来。当它在另一张图片中遇到它时，它应该能够识别它是什么，尽管它的外观有所不同。
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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遗传性视网膜疾病的尖端
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糖尿病视网膜病变：原因、症状和治疗
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对没有糖尿病性视网膜病的患者的两年召回：A ...
抽象背景/目标是英国糖尿病眼镜筛查计划（DESP）为患有糖尿病（PLD）年度筛查的人们提供。在没有糖尿病性视网膜病（DR）的PLD中提倡较少的筛查，但每个种族的证据受到限制。我们研究了两年期与年度筛查对威胁糖尿病性视网膜病（STDR）和增殖性糖尿病性视网膜病（PDR）检测的潜在影响，而没有来自大型城市多种族英语Desp的DR。在伦敦东北部（2012年1月至2021年12月）中的方法pld，在两次先前的两次筛查访问中没有DR，最多进行了8年的随访。年度STDR和PDR发病率（总体上和种族）被量化。识别STDR的延迟和PDR事件的延迟使用了2年的筛选间隔。82 782 PLD（37％的白人，36％的南亚和16％的黑人）中的发现，平均值（SD）4.3（2.4）年（STDR率为0.51，95％CI 0.47至0.47至0.55年），有1788例STDR案例。STDR的年龄为每100人年的年龄为0.55（南亚95％CI 0.48至0.62），白人为0.34（95％CI 0.29至0.40），黑人为0.77（95％CI 0.65至0.90）。双年展筛查将使诊断延迟1年，为56.3％（1007/1788），STDR和43.6％（45/103）的诊断将延迟诊断。黑人的标准化STDR的标准化STDR延迟率为每100万个人每10万人的人为1904年（95％CI 1683至2154），南亚人为1276（95％CI 1153至1412），白人为844（95％CI 745至955）。解释双年期筛查将将某些STDR和PDR的检测延迟1年，尤其是在黑人族裔的人中，导致医疗保健不平等。
糖尿病视网膜病变：广泛的临床和治疗方法 Lucas Tochetto ¹、Ana Beatriz Braz Alves ¹、Carlos Augusto Nunes Junior 2、Miguel
摘要糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病的一个严重并发症，其特征是视网膜血管的进行性损害，可导致失明。这种疾病是一个严重的公共卫生问题，全球约有三分之一的糖尿病患者受到影响，需要早期诊断和干预以防止严重的眼部并发症。本文旨在回顾 DR 的临床表现并讨论当前的治疗方法，强调影响临床实践中 DR 治疗的诊断方法和新管理策略的创新。文献综述侧重于实验和非实验研究，涉及 DR 的临床方面和治疗。数据是从 PubMed 和 SciELO 等数据库中提取的，经过精心挑选，包括相关文章并排除不相关或无法完整获得的作品。 DR 受多种风险因素影响，包括血糖控制不佳、高血压和生活方式因素。研究表明，严格控制血糖可显著降低眼部并发症的风险。光学相干断层扫描和人工智能系统等技术进步提高了诊断的准确性，有助于更及时地进行干预。治疗方法已发展到包括抗 VEGF 疗法和手术治疗，而治疗方法需要多学科的努力。 DR 需要采用多学科综合治疗方法，结合严格控制风险因素、诊断进展和特定疗法。患者教育和自我护理参与对于治疗成功至关重要。公共卫生政策应侧重于改善诊断和治疗服务的机会，特别是在欠发达地区，以应对全球日益流行的糖尿病及其并发症。医疗保健专业人员之间的持续合作对于改善健康结果和减轻 DR 负担至关重要。关键词：糖尿病视网膜病变；诊所;治疗;糖尿病；眼部并发症。
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。
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
基于石墨烯的微电极具有下一代视网膜电子界面的双向功能
到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC， 照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。 请参阅doi：到加泰罗尼亚（ICN2），CSIC，照片科学（ICFO）， IMB-CNM（CSIC）剑， （ESI）可用。请参阅doi：
Prime Editors 可精确纠正与 RHO 和 USH2A 相关的视网膜色素变性中的致病突变并防止视网膜变性
视网膜色素变性 (RP) 是一组罕见的遗传性退行性眼病，影响着全球多达 150 万人。RP 是由影响视网膜的多个基因突变引起的，导致视力逐渐丧失，最终失明，症状通常在儿童时期显现，目前无法治愈。RP 的特征是双侧视杆感光细胞丧失，随后视锥感光细胞继发丧失，视网膜色素上皮 (RPE) 变性。RHO 介导的常染色体显性 RP 是由编码视紫红质的基因突变引起的，视紫红质是一种光敏 G 蛋白偶联受体，可启动视杆感光细胞中的光转导级联 (Zhen 等人，2023 年)。USH2A 基因突变是常染色体隐性 RP 和 Usher 综合征的主要原因。 USH2A 编码 usherin，这是一种跨膜蛋白，主要在视网膜的感光层、耳蜗的毛细胞和许多组织的基底膜中产生（Li et al. 2022）。