딥러닝 모델을 통해 정상 안압 녹내장으로의 전환을 예측할 수 있음

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Drugs.com에서 의학적으로 검토했습니다.

작성: Elana Gotkine HealthDay Reporter

2023년 11월 3일 금요일 -- 온라인에 발표된 연구에 따르면 안저 이미지와 임상 데이터로 훈련된 딥 러닝 모델은 정상 혈압 녹내장 의심(GS) 눈이 정상 안압 녹내장(NTG)으로 전환되는지 여부를 예측할 수 있습니다. . 2 영국 안과학 저널에 게재.

한국 제주대학교 하안눌 박사팀과 동료들은 NTG로의 전환 예측을 위한 딥 러닝 모델의 성능을 평가하기 위해 12,458개의 GS 눈으로 구성된 데이터 세트를 검토했습니다. 총 210안(NTG 전환을 보인 105안, 전환이 없는 105안)이 포함되었으며, 안압(IOP)이 21mmHg 미만인 기간 동안 최소 7년 이상 추적 관찰되었습니다. 두 개의 안저 이미지의 특징이 추출되었습니다. 15가지 임상 특징과 함께 NTG 전환을 예측하는 데 사용되었습니다. 예측을 수행하기 위해 세 가지 기계 학습 분류기(XGBoost, Random Forest 및 Gradient Boosting)가 사용되었습니다.

연구원들은 세 가지 알고리즘 모두 NTG 변환 예측에 대해 높은 진단 정확도가 달성되었음을 발견했습니다. 곡선 아래 영역은 0.987(안저 이미지와 임상 특징 모두로 훈련된 Random Forest)에서 0.994(안저 이미지와 임상 특징 모두로 훈련된 XGBoost)까지 다양했습니다. NTG 변환 시간에 대해서는 XGBoost에서 최고의 예측 성능이 나타났습니다(평균 제곱 오차, 2.24). 전환 시간 예측을 위한 상위 3가지 중요한 임상 특징은 기준선 안압, 확장기 혈압, 평균 유두주위 망막 신경 섬유층 두께였습니다.

"우리의 결과는 안구 이미지와 임상 데이터 모두에 대해 훈련된 딥 러닝 모델이 GS 환자의 질병 진행을 예측할 수 있는 잠재력을 가지고 있음을 시사합니다."라고 저자는 썼습니다.

요약/전체 텍스트

출처: HealthDay

게시됨 : 2023-11-04 00:36

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