心血管死亡率与来自视网膜眼底图像的深度学习-眼底动脉粥样硬化评分的相关性。
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目的: 使用视网膜眼底图像和深度学习预测动脉粥样硬化尚未显示可能。本研究的目的是开发一个使用视网膜眼底图像预测动脉粥样硬化的深度学习模型,并通过进行回顾性队列分析来验证其临床意义。 设计: 回顾性队列研究。 方法: 使用首尔国立大学医院健康促进中心 (HPC-SNUH) 的数据库。在 15,408 幅图像上训练深度学习模型以预测颈动脉粥样硬化,我们将其命名为深度学习-眼底动脉粥样硬化评分 (DL-FAS)。我们构建了一个回顾性队列,研究对象为在 HPC-SNUH 完成择期健康体检的 30-80 岁参与者。使用 DL-FAS 作为主要暴露,我们随访了参与者因 CVD 死亡的主要结局,直到 2017年12月31日。 结果: 该模型预测受检者颈动脉粥样硬化的 AUROC 、 AUPRC 、准确性、敏感性、特异性、阳性预测值和阴性预测值分别为 0.713 、 0.569 、分别为 0.583 、 0.891 、 0.404 、 0.465 和 0.865。该队列包括 32,227 名参与者,78 例 CVD 死亡,中位随访 7.6 年。与 DL-FAS <0.66 相比,DL-FAS 大于 0.33 的患者 CVD 死亡风险增加 (HR,95% CI; 8.83,3.16-24.7)。中度和高 Framingham 风险评分 (FRS) 亚组之间的风险相关性显著。与仅 FRS 模型相比,DL-FAS 提高了 0.0266 (95% CI,0.0043-0.0489) 的一致性。相对综合判别指数 (IDI) 为 20.45%,净重新分类指数 (NRI) 为 29.5%。 结论: 我们开发了一个深度学习模型,可以从视网膜眼底图像预测动脉粥样硬化。结果 DL-FAS 是校正 FRS 后 CVD 死亡的独立预测因子,与 FRS 相比增加了预测值。
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AMERICAN JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY
AM J OPHTHALMOL
最新影响因子:5.488 | 期刊ISSN:0002-9394 | CiteScore:3.64 |
出版周期:Monthly | 是否OA:YES | 出版年份:1884 |
期刊官方网址:http://www.ajo.com/
自引率:6.80% | 研究方向:医学-眼科学 |
出版地区:UNITED STATES |
SCI期刊coverage:Science Citation Index Expanded(科学引文索引扩展)
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AMERICAN JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY 期刊简介
英文简介:
The American Journal of Ophthalmology is a peer-reviewed, scientific publication directed to ophthalmologists and visual science specialists describing clinical investigations, clinical observations, and clinically relevant laboratory investigations related to ophthalmology.
中文简介:(来自Google、百度翻译)
《美国眼科杂志》是一份经过同行评审的科学刊物,面向眼科医生和视觉科学专家,描述与眼科相关的临床调查、临床观察和临床相关实验室调查。
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liting7111
投稿当天被拒,没送审,不耽误时间,也挺好的。2020-06-18 -
liting7111
研究方向:医学 眼科学
审稿时间: 4个月内
眼科学方面的老牌杂志,审稿人给了大修,感觉接收很有希望。2020-01-28 -
liting7111
研究方向:青光眼
审稿时间: 2个月内 接受率: 比较困难(25%命中)
4月中旬投稿,5月底大修,虽然是大修,也只有一条是内容修改意见,剩下的都是对文章格式的要求,后面又经历两次小修,第二次小修要求进行语言润色,8月初接受了。2019-12-15 -
liting7111
研究方向:眼眶病
接受率: 比较困难(25%命中)
抽空写了篇,投稿一周状态显示Exec. Editor Complete,有谁知道这是什么意思吗?我还有篇临床文章被拒了,这篇不会也被拒了吧。2019-08-19
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