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年齡相關性黃斑變性 (Age-related Macular Degeneration, AMD) 是與年齡相關致盲的重要眼病之一，主要發生在老年人視網膜黃斑部脈絡膜毛細血管、玻璃膜、視網膜色素上皮退行性改變，導致進行性中心視力受損。AMD仍是全球第三大嚴重不可逆視力受損的病因，流行病學估計,到2020年，全球將有2億人患AMD。息肉狀脈絡膜血管病變 (Polypoidal Choroidal Vasculopathy, PCV) 為脈絡膜血管來源的血管網末端息肉樣擴張,目前仍被認為是AMD的一個亞型。

本研究一共建立了3個雙模態和2個單模態機器學習模型（表1），共收集了1099只眼的彩照和821只眼的OCT圖像；并使用同一測試集對不同模型和眼科專科醫師進行測試，雙模態深度卷積神經網絡模型（Deep convolutional neural network model, DCNN-Combo）具有最佳的分類效能，準確度達87.4%，敏感度88.8%，特異度95.6%，與診斷金標準的一致性高于眼科專科醫師。同時，在所有模型對單一PCV檢出效能測試的接受者操作特性曲線（Receiver operating characteristic curves， ROC）中（圖1），DCNN-Combo模型有最大的曲線下面積（areas under the curve， AUC=93.9%），也高于其他的人工智能模型。DCNN-Combo模型的整體架構如圖2所示。

此研究設計提出了一個新的雙模態深度學習卷積神經網絡模型，并基于配對眼底彩照和SD-OCT圖像雙輸入的網絡系統，實現AMD的亞型多分類。同時本研究使用了遷移學習（transfer learning）算法，能夠有效地從每個單模態DCNN模型中卷基層的更新權重，并將其用于我們的雙模態DCNN模型中，實現與眼科專科醫生幾乎一致的診斷效能。該研究能夠幫助加速人工智能系統多模態模型的發展。該模型的高度準確性和安全無創性，為社區醫療機構的眼科疾病人工智能篩查系統提供了廣泛的運用前景。

*表1. 各機器模型和眼科專科醫師對AMD亞型多分類的統計學結果

DCNN-O，深度卷積神經網絡，算法O；DCNN-F，深度卷積神經網絡，算法F；DCNN-Combo，深度卷積神經網絡，算法Combo；RF-Combo，隨機森林分類器，結合卷積層；RF-Fixed，固定權重來自于訓練ImageNet；NPV，陰性預測值；PPV，陽性預測值。

*圖1. 各模型對PCV檢出效能測試的接受者操作特性曲線和眼科專科醫師的表現水平（圖上點所示）

*圖2. DCNN-Combo模型的整體架構圖

模型接收一個眼底圖像（3×448×448）和一個OCT圖像（3×448×448），然后輸出一個擁有4個數值的向量，分別代表該輸入組合是健康人，干性AMD，PCV或新生血管性AMD的可能性）。

*參考文獻： 

1. Xu Z, Wang W, Yang J, et al. Automated diagnoses of age-related macular degeneration and polypoidal choroidal vasculopathy using bi-modal deep convolutional neural networks. British Journal of Ophthalmology, Published Online First: 04 June 2020. doi: 10.1136/bjophthalmol-2020-315817

2. 徐至研. 人工智能用于年齡相關性黃斑變性和息肉狀脈絡膜血管病變診斷研究[D].北京，北京協和醫學院，2019.