क्लिनिकल और प्रायोगिक नेत्र विज्ञान जर्नल
खुला एक्सेस

अमूर्त

तीन यूरोपीय आबादियों में मधुमेह रेटिनोपैथी का स्वचालित पता लगाना

मोर्टेन बी. हेन्सन, होंयिंग लिलियन तांग, सु वांग, लुत्फिया अल तुर्क, रीता पियरमारोची, मार्टिनास स्पेकौस्कास, हंस-वर्नर हेन्से, आइरीन लेउंग और टुंडे पेटो

उद्देश्य: वर्तमान में दुनिया की 1/12 आबादी मधुमेह मेलिटस (डीएम) से पीड़ित है, कई लोगों की रेटिना की तस्वीरें लेकर जांच की जा रही है या की जाएगी। इस मौजूदा अध्ययन का लक्ष्य मूरफील्ड्स आई हॉस्पिटल रीडिंग सेंटर (एमईएचआरसी) में किए गए मानव ग्रेडिंग की तुलना में तीन अलग-अलग यूरोपीय आबादी में डीआर का पता लगाने के लिए डीएपीएचएनई सॉफ्टवेयर की क्षमता की तुलना करना है। प्रतिभागी: एचएपीआईईई अध्ययन (लिथुआनिया, n=1014), पैमडी अध्ययन (इटली, n=882) और एमएआरएस अध्ययन (जर्मनी, n=909) के प्रतिभागियों से रेटिना की तस्वीरें ली गईं। तरीके: सभी अनाम तस्वीरों को डीआर की मौजूदगी के लिए एमईएचआरसी में मानव ग्रेडर्स द्वारा ग्रेड किया गया। स्वतंत्र रूप से, और मानव ग्रेडर के परिणामों के किसी भी ज्ञान के बिना, डीएपीएचएनई सॉफ्टवेयर ने तस्वीरों का विश्लेषण मुख्य परिणाम माप: प्राथमिक परिणाम संवेदनशीलता, विशिष्टता, सकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (पीपीवी) और नकारात्मक भविष्य कहनेवाला मूल्य (एनपीवी) थे, जो संदर्भ मानक के रूप में मानव ग्रेडर की तुलना में रेटिना छवियों पर डीआर या नो-डीआर की पहचान के संबंध में थे। परिणाम: तीन अध्ययन स्थलों से कुल 2805 प्रतिभागियों को नामांकित किया गया था। सभी तीन अध्ययनों में DAPHNE सॉफ्टवेयर की संवेदनशीलता 93% से ऊपर थी, विशिष्टता 80% से ऊपर थी, PPV 28% से ऊपर थी और किसी भी अध्ययन में NPV 98.8% से कम नहीं थी। DAPHNE सॉफ्टवेयर ने किसी भी दृष्टि-धमकी वाले DR को नहीं छोड़ा। तीनों अध्ययनों के लिए वक्र के नीचे के क्षेत्र (AUC) 0.96 से ऊपर थे। DAPHNE ने मैनुअल मानव कार्यभार को 70% कम कर दिया, मापनीयता, लाइव डीआर स्क्रीनिंग प्रणालियों पर प्रदर्शन और इन अध्ययनों से भिन्न कैमरा सेटिंग्स को देखने के लिए आगे परीक्षण की आवश्यकता है।