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《Nature Communications》发表盛斌教授团队论文:深度学习系统DeepDR全程诊断糖尿病视网膜病变

发布时间:2021-05-31


近日,上海交通大学计算机科学与工程系、上海交通大学人工智能研究院、人工智能教育部重点实验室盛斌教授课题组题为A Deep Learning System for Detecting Diabetic Retinopathy Across the Disease Spectrum()的研究成果在线发表于Nature子刊Nature Communications。该研究基于上海交通大学附属第六人民医院贾伟平教授领衔完成的全球最大的眼底图像数据库,创新性研制迁移强化的多任务学习框架,构建了糖尿病视网膜病变辅助智能诊断系统——DeepDR,实现了对糖尿病视网膜病变从轻度到增殖期病变的全病程自动诊断,并能对眼底图像的质量进行实时反馈以及眼底病变的识别分割

 

糖尿病视网膜病变是糖尿病慢性并发症,长期高血糖环境会损伤视网膜血管,引起一系列眼底病变,例如微血管瘤、渗出、新生血管、黄斑水肿。该病进展十分隐匿,初期患者通常没有任何症状,当出现可感知的视力受损时,病情往往已十分严重,导致永久视力损伤甚至失明给个人、家庭和社会造成沉重负担。根据《中国2型糖尿病防治指南》推荐,所有的2型糖尿病患者及病程5年以上的1型糖尿病患者每1~2行一次眼底摄片筛查,以便及早发现糖尿病视网膜病变并进行干预。然而,眼底摄片筛查的普及却困难重重。我国成年糖尿病人数高达1.298亿,全国注册眼科医生却仅4.48万,比例高达3000:1DR筛查面临眼科医生不足的困境,且人工读片具有耗时较长、主观性较强(需要两到三名医生阅片复核)、对医生要求较高(对微血管瘤等轻度病变诊断困难)的特点




针对糖尿病视网膜病变筛查与防治的需要该研究开发了糖尿病视网膜病变辅助智能诊断系统(DeepDR)DeepDR基于迁移强化的多任务学习框架通过对上海市加强公共卫生体系建设三年行动计划重大项目“上海市糖尿病预防和诊治服务体系建设”中的70万张的眼底图片数据进行学习,使DeepDR能够像眼科医生一样对眼底照片进行视网膜病变诊断。DeepDR由多个交叉迁移强化的多任务学习卷积神经网络组成,包括三大功能:图像质量分析与实时反馈、病变检测和分级诊断。其中,图像质量分析模块可以给予摄片者关于图像质量所存在问题的实时反馈,可有效避免采集低质量无效图片,显著提高视网膜病变筛查的摄片效率;病变检测模块可以对视网膜特征病变实现自动识别和分割,精确识别微血管瘤、棉絮斑、硬性渗出和出血等病变;视网膜病变分级模块最后给出分级诊断结果,精准区分从轻度到增殖期不同程度的视网膜病变


相比既往研究,DeepDR在轻度视网膜病变中实现了高灵敏度和特异性诊断,且DeepDR不只是给出分级,而是提供视觉提示,帮助用户识别不同类型病变的存在和位置,使得其诊断过程更接近于眼科医生的思维过程。该系统将有助于减轻基层医生的诊断难度和工作负荷,在提高眼底摄片筛查的可及性和效率方面具有很大潜力扩展了糖尿病慢病管理和精准防控的新路径,已在多家医疗单位应用于临床辅助诊断。


盛斌教授课题组自2013年获得上海交大医工交叉项目支持起开始糖尿病视网膜病变AI诊断算法研制,与上海交通大学附属第六人民医院贾伟平教授课题组合作,八年来坚持不懈合作攻关,构建糖尿病视网膜病变全程诊断深度学习系统DeepDR并应用落地。贾伟平教授、盛斌教授和上海市眼病防治中心执行主任邹海东教授为本文共同通讯作者,交大计算机专业的博士生戴领、上海市第六人民医院内分泌科的吴量博士、李华婷研究员、国家基层糖尿病防治管理办公室常务副主任蔡淳和六院眼科吴强主任为本文共同第一作者, 杨小康教授和沈定刚教授等该研究成果合作者给予了重要支持和方法建议。该研究受到上海市公共卫生体系建设三年行动计划、国家自然科学基金国际合作与交流项目、上海市科委“一带一路”国际联合实验室建设项目等资助。


核心成果获中国授权发明专利3项、美国授权发明专利1,已在全国多地医院落地使用,亮相上海工博会并获得中央电视台国际频道等媒体专题报道。DeepDR已应用于国际糖尿病联盟全球中低收入国家糖尿病视网膜病变筛查项目,覆盖40多个国家和地区,为糖尿病全球管理和防控提供了中国特色的人工智能解决方案

 

盛斌教授简介:

盛斌,教授、博士生导师,任上海交通大学计算机系主任助理、计算机应用研究所副所长、人工智能教育部重点实验室虚拟现实及智慧医疗学科方向青年带头人, IEEE Tans. CSVT、 The Visual Computer等3SCI期刊的Associate Editor,受邀担任虚拟现实及计算机图形学主流会议CGI 2020CGI 2021程序委员会共同主席在 Nature Communications、IEEE Transactions on Medical Imaging及Medical Image Analysis等本领域重要SCI期刊发表论文98篇,在MICCAI、ICCVACM Multimedia及IEEE VR等重要会议发表论文60余篇, 编写教材3部及学术专著1部,获上海市科技进步特等奖二等奖各1次,两次获得世界人工智能大会SAIL AWARD榜单项目荣誉。

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