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https://www.med.cuhk.edu.hk/press-releases/cuhk-develops-an-automatic-retinal-image-analysis-system-to-help-diabetes-patients-and-elderly-prevent-stroke
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中大成功研發全自動化視網膜圖像分析系統 有助糖尿病患者預防中風

中風是香港第四大死亡殺手,而糖尿病視網膜病變和高血壓視網膜病變都與中風有關。視網膜血管是唯一可直接以肉眼看見的血管,它和腦血管都有相同的胚胎起源、組織結構與及因糖尿病和高血壓所引起的病理變化,故檢測視網膜血管亦有助檢視腦血管的情況。香港中文大學(中大)賽馬會公共衞生及基層醫療學院生物統計學學部徐仲鍈教授及其研究團隊成功研發一種全自動的視網膜圖像分析系統,有助糖尿病患者檢視腦血管狀況,評估中風風險。 

 

(左起)中大賽馬會公共衞生及基層醫療學院生物統計學學部生物統計員李作為博士、主任徐仲鍈教授,以及中大內科及藥物治療學系腦神經科莫仲棠教授發表最新研究報告,以全自動化視網膜圖像分析系統協助糖尿病患者評估中風的風險。

(左起)中大賽馬會公共衞生及基層醫療學院生物統計學學部生物統計員李作為博士、主任徐仲鍈教授,以及中大內科及藥物治療學系腦神經科莫仲棠教授發表最新研究報告,以全自動化視網膜圖像分析系統協助糖尿病患者評估中風的風險。

利用視網膜圖像分析來研究中風,必須先處理糖尿病視網膜病變的問題和檢測方法。糖尿病視網膜病變是由糖尿病引起的併發症,患有糖尿病達十年以上的患者中,有高達八成人視網膜會受到影響,嚴重者更會失明。根據美國眼科學會的指引,輕度糖尿病患者每年應做至少一次視網膜檢查,較嚴重患者則至少做兩次。然而,現時透過人工檢測糖尿病視網膜病變受到不少限制,包括不同驗光師的檢測結果差異、門診對於圖像解讀有困難等。 

中大研發的全自動化視網膜圖像分析系統是透過互聯網,將一般的視網膜圖像傳送到伺服器,程式會自動分解每點的像素,並以嶄新計算程式和先進的生物統計學評估是否有分泌物、視網膜出血量和新生血管,最後計算出糖尿病視網膜病變的機會。這系統不單能在幾秒鐘內提供精確診斷,亦可大大降低成本。研究團隊測試了400名糖尿病患者的視網膜圖像,當中249人患有糖尿病視網膜病變,其餘151人為對照組。透過全自動化系統的快速分析,研究小組正確檢測到233人患有糖尿病視網膜病變及134人沒有患病,準確度分別達94%和89%。 

 

(左起)徐仲鍈教授、李作為博士及莫仲棠教授展示全自動化視網膜圖像分析系統。

(左起)徐仲鍈教授、李作為博士及莫仲棠教授展示全自動化視網膜圖像分析系統。

中大研究團隊把這項技術延伸到中風患者上,並確定了與中風相關的視網膜內微細血管等重要特徵。研究人員跟進了244名病人 (156位男士,88位女士,平均年齡65歲),當中有122 名為中風患者(81人患有糖尿病,41人沒有患病),其餘122名為對照組(81人患有糖尿病,41人沒有患病),並正確檢測到110位中風患者和104人為非中風患者,準確度分別達90%及85%。 

總括而言,中大新研發的全自動化視網膜圖像分析系統在分析糖尿病視網膜病變的準確度甚高,研究團隊正研究把應用擴展到糖尿病患者來預防中風。

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