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googleresearchblog
编译｜Aileen魏子敏
糖尿病性视网膜病变（Diabeticretinopathy，下称DR）是增进最快的致使失明的缘故，全天下有近4.15亿糖尿病患者处于这类危险当中。假若初期觉察，也许医治该疾病;假若没有实时觉察，它也许致使不成逆的失明。悲惨的是，活着界上糖尿病独特遍及的很多处所没有也许探测该疾病的医学老手。
在北京时光11月30日清晨，google团队在其blog上颁布，在美国医学协会杂志（JAMA）适才发布的一篇论文中，他们提议了一种也许解说视网膜相片中的DR迹象的深度进修算法，潜在地协助医生在资本有限的境况下挑选更多的患者。
google团队关连负责人称，他们期盼经过机械进修，更好的协助医生判别有如许须要的患者，独特是弱势人群。
在大数据文摘背景答复“眼病”取得关连论文全文：
用于探测视网膜眼底相片中的糖尿病性视网膜病变的深度进修算法的开辟和考证（DevelopmentandValidationofaDeepLearningAlgorithmforDetectionofDiabeticRetinopathyinRetinalFundusPhotographs）
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下列为google关连团队负责人对于该协商的讲解：
几年前，咱们几限度着手斟酌能否有一种Google技能也许革新DR挑选进程的法子，独特是欺诈机械进修和打算机视觉方面的最新起色。在此日发布在美国医学协会杂志（JAMA）的文章“用于探测视网膜眼底相片中的糖尿病性视网膜病变的深度进修算法的开辟和考证（DevelopmentandValidationofaDeepLearningAlgorithmforDetectionofDiabeticRetinopathyinRetinalFundusPhotographs）中，咱们提议了一种也许解说视网膜相片中的DR迹象的深度进修算法，潜在地协助医生在资本有限的境况下挑选更多的患者。
探测糖尿病性眼病的最罕见法子之一是让专长医生查验眼后部的相片（图1），并对疾病存在和严峻水平施行评价。严峻性由存在的损伤的类别（比如，微动脉瘤，出血，硬渗出物等）断定，其象征着眼睛中的出血和流体暴露。解说这些相片须要特意的培训，活着界上很多地域没有满盈的及格分级师来挑选出每个有此疾病危急的患者。
图1：用于挑选DR的视网膜眼底相片的示例。左边的图象是健壮的视网膜（A），而右边的图象是具备可引发的糖尿病性视网膜病变（B）的视网膜，由于存在很多出血（红斑）。
咱们与印度和美国的医生密符合营，创立了一个,张图象的开辟数据集，每个来由自54名眼科医生团队中的3-7名眼科医生施行评价。该数据集用于熬炼深层神经网络以探测可引发的糖尿病视网膜病变。而后，咱们在两个自力的临床考证集上测试算法的本能，总计约12,个图象，以7或8个占有美国专科委员会认证的眼科医生中的大遍及意见做为参考准则。抉择用于考证集的眼科医生是从原本的54名医生中确实率教高的眼科医生。
在图2中示出了算法和眼科医生在9,图象考证集上的本能。
图2.在由9个图象构成的考证集上，存在可引发的糖尿病性视网膜病变（中度或更差的糖尿病性视网膜病变或疑忌的糖尿病性*斑水肿）的算法（黑色弧线）和八个眼科医生（彩色圆点）的本能。图上的黑色菱形对应于在高麻利度和高奇异性操纵点中，算法的麻利度和奇异性。
成效讲明，咱们的算法的本能与眼科医生的本能一致。比如，在图2中形色的考证集上，算法具备0.95的F-Score（归纳麻利度和奇异性的度量，最大值为1），算法本能略高于咱们所征询的8个眼科医生的F-Score中值（0.91）。
这些都是使人高兴的成效，但仍有不少做事要做。首先，固然用于评价咱们的算法的惯例质衡量量成效是促使民心的，咱们正在与视网膜老手合营，以界说以至更强壮的参考准则，可用于量化本能。另外，咱们在本文中解说的2D眼底相片的解说不过致使糖尿病眼病诊断的多环节进程的一部份。在某些境况下，医生须要应用3D成像技能，光学关连断层扫描（OCT），详细查验视网膜的各个层。将机械进修运用于这类3D成像形式曾经在DeepMind的共事的头领下施行。在来日，这两种增加法子也许一同应用，以协助医生诊断更多的眼科疾病。
具备高精度的主动DR挑选法子有很大的潜力，以协助医生评价更多的患者，而且倏地地将须要非常协助的人发送给老手。咱们正在与医生和协商人员一同协商天下各地的筛查进程，期盼咱们也许以最有益的方法将咱们的法子调整来临床做事过程中。末了，咱们正与食物方剂监视办理局（FDA）和其余监禁机构合营，在临床协商中进一步评价这些技能。
斟酌到深度进修的很多最新起色，咱们期盼咱们的协商不过浩繁惹人注方针例子之一，解说机械进修也许更遍及地协助处分养息成像在养息保健中的严重题目。
在大数据文摘背景答复“眼病”取得关连论文全文：
用于探测视网膜眼底相片中的糖尿病性视网膜病变的深度进修算法的开辟和考证（DevelopmentandValidationofaDeepLearningAlgorithmforDetectionofDiabeticRetinopathyinRetinalFundusPhotographs）
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