使用深度学习研究精神障碍和 fundus成像数据之间的相关性:来自英国生物银行的一项研究

科学领域:

• 眼科医生 眼科 眼科
• 神经科学是一个神经科学.
• 精神病学是一个精神病学.

背景情况:

• 心理和行为障碍构成了全球重大健康挑战.
• 早期发现和干预对于管理心理健康状况至关重要.
• 眼底成像提供了一种非侵入性方法来评估眼睛健康.

研究的目的:

• 开发一种自动化的方法来识别心理和行为障碍,使用 fundus 成像数据.
• 探索精神疾病和特定的基金生物标志物之间的潜在关联.

主要方法:

• 采用了基于深度学习的多模式培训方法.
• 该模型是在从1494名英国生物库参与者的 fundus图像和光学连贯性断层扫描 (OCT) 数据上进行训练和评估的.
• 五倍交叉验证策略用于超参数选择和模型优化.

主要成果:

• 多模式模型实现了ROC曲线下的面积 (AUC) 为0.8490,灵敏度为0.7702和特异性为0.8552.
• 使用海外国与地区测量的单独分类器 (随机森林,线性分类器) 的AUC分别为0.8121和0.8094.
• 在视网膜神经纤维层/质细胞内形层厚度和精神障碍之间发现了负相关性.

结论:

• 这项研究表明,使用 fundus成像用于识别精神障碍的潜力.
• 这种非侵入性方法对精神卫生保健中早期检测和干预策略有希望.