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目的:探讨干眼患者自发瞬目模式的特点。方法:横断面研究。连续纳入2019年1至12月在首都医科大学附属北京同仁眼科中心角膜病专科门诊就诊的干眼患者357例作为干眼组,其中男性102例,女性255例;年龄(46.2±13.3)岁;同时纳入健康志愿者152名作为对照组,其中男性32例,女性120例;年龄(48.1±13.9)岁。所有患者进行问卷调查眼表疾病评分指数、瞬目视频获取、泪膜破裂时间(BUT)检查、角结膜荧光素染色、基础泪液分泌试验。将瞬目视频的单帧图片输入UNet分割算法与ResNet分类算法建立的模型进行分析,获取睑裂高度百分比绘制瞬目波。将完全瞬目分为A、B、C型,不完全瞬目分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型,进而分析干眼患者的自发瞬目特征,并使用独立样本 t检验和Wilcoxon秩和检验分析其与对照组差异的统计学意义。 结果:本研究建立的分割模型与分类模型准确度分别为96.3

作者:张子俊;旷锐锋;韦振宇;王乐滢;苏冠羽;欧中洪;梁庆丰

来源:中华眼科杂志 2022 年 58卷 2期

知识库介绍

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作者:
张子俊;旷锐锋;韦振宇;王乐滢;苏冠羽;欧中洪;梁庆丰
来源:
中华眼科杂志 2022 年 58卷 2期
标签:
干眼综合征 机器学习 眨眼 Dry eye syndromes Machine learning Blinking
目的:探讨干眼患者自发瞬目模式的特点。方法:横断面研究。连续纳入2019年1至12月在首都医科大学附属北京同仁眼科中心角膜病专科门诊就诊的干眼患者357例作为干眼组,其中男性102例,女性255例;年龄(46.2±13.3)岁;同时纳入健康志愿者152名作为对照组,其中男性32例,女性120例;年龄(48.1±13.9)岁。所有患者进行问卷调查眼表疾病评分指数、瞬目视频获取、泪膜破裂时间(BUT)检查、角结膜荧光素染色、基础泪液分泌试验。将瞬目视频的单帧图片输入UNet分割算法与ResNet分类算法建立的模型进行分析,获取睑裂高度百分比绘制瞬目波。将完全瞬目分为A、B、C型,不完全瞬目分为Ⅰ、Ⅱ、Ⅲ型,进而分析干眼患者的自发瞬目特征,并使用独立样本 t检验和Wilcoxon秩和检验分析其与对照组差异的统计学意义。 结果:本研究建立的分割模型与分类模型准确度分别为96.3