编者按
葡萄膜玄色素瘤（UM）是成东谈主最常见的原发性眼内恶性肿瘤，其年发病率约为6例/百万东谈主口，具有高度侵袭性。约50%患者最终发生远方转机（其中90%为肝转机），转机后中位生活期仅6～12个月，这一预后突显了早期会诊的阻碍性。传统UM会诊体系依赖于多模态影像都集分析：眼底彩照捕捉橙红色素千里积特征；超声生物显微镜测定肿瘤三维参数（厚度＞2mm，基底最大直径＞5mm）；光学推测断层扫描（OCT）识别视网膜下积液及重生血管酿成等继发更变。然则临床试验暴露，23%转诊病例存在前期误诊史，主要源于非典型UM与端倪膜色素痣的花式学访佛。Sarah E Coupland团队近期在Ophthalmol Sci发表究诘，考据自监督深度学习框架RETFound对二者的辩认着力，为AI启动眼科精确颐养提供新范式。
究诘才能
在甩掉低质地图像后，究诘纳入了18510张UM、8671张端倪膜色素痣和1192张健康眼图像。究诘团队遴荐基于视觉Transformer架构的自监督学习模子RETFound，针对“UM VS端倪膜色素痣”的二分类任务进行迁徙学习微调，继而推广为包含健康眼的三分类模子。性能考据遴荐多维度蓄意交叉考据，关键蓄意为受试者使命特征弧线底下积（AUROC），次要蓄意包括准确率、聪惠度、特异度、F1分数及Matthews有关悉数（MCC）等。统计分析遴荐DeLong熟练比较ROC弧线相反，分类阈值由Youden指数笃定。
究诘限度
基线特征理会：UM组男性比例略高，BG真人(BigGaming)官方网站端倪膜色素痣组女性占比较多，两组患者中位年岁无统计学相反。与端倪膜色素痣组比较，UM组的肿瘤最大基底直径及厚度更大。在UM组中，T3分期最为常见，其次为T2、T1和T4分期；而在端倪膜色素痣组中，买球appT1分期最为常见，少量数被归类为T2和T3分期，未见T4分期。玻璃膜疣（端倪膜色素痣50% VS UM8%）与视网膜下液（UM46% VS 端倪膜色素痣7%）分散相背。
二分类模子性能：RETFound在辩认UM与端倪膜色素痣任务中，举座准确率达0.83。模子特异性高达0.87，聪惠度为0.79，F1分数0.84，MCC 0.66，暴露出优异的分类阐明性。AUROC达0.90（0.87-0.93），ROC弧线紧贴左上象限，确认其出色的分类判别才能。
图1.A：眼底图像中玄色素瘤与端倪膜色素痣分类限度的羞辱矩阵。B：模子在眼底图像上的AUROC为0.90。
亚组分析启示：针对小肿瘤辩认难点，究诘团队差异以T1期和T2期UM都集端倪膜色素痣样本进行测试。限度暴露，T1亚组准确率为0.80，T2亚组为0.83，确认模子对早期病变仍具会诊价值。相称在甩掉视网膜下积液/玻璃膜疣的病例中，准确率差异进步至0.84和0.89。
三分类模子性能：模子推广至包含健康眼的三分类任务后，对UM、色素痣及健康眼的识别准确率差异为86%、76%和83%；平均准确率为82%，平均特异度85%、平均明锐度73%。尽管受数据集不平衡影响（F1 0.72），其性能仍权贵优于传统会诊才能。
究诘论断
该究诘限度确认了基于自监督深度学习模子在单中心起原、图像数据分散不均的大限度队伍中终结UM与端倪膜色素痣高精度辩认会诊的可行性。需扫视，现时究诘存在单中心数据的局限性，后续计较开展多中心外部考据（包括亚洲东谈主群队伍），并探索多模态影像会通（如增强MRI纹理特征）以进一步进步会诊精度。
参考文件：Jackson M， Kalirai H， Hussain RN， Heimann H， Zheng Y买球投注平台app， Coupland SE. Differentiating Choroidal Melanomas and Nevi Using a Self-Supervised Deep Learning Model Applied to Clinical Fundoscopy Images. Ophthalmol Sci. 2024 Nov 8;5(2):100647. doi: 10.1016/j.xops.2024.100647. PMID: 39802204; PMCID: PMC11719834.
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