不纳入锻炼集和验证集低分歧性亚组中的图像，型预测低分歧性亚组的分级成果利用基于分类、朋分配合决策模，个级别均视为该张图像的金尺度分级成果若将某张图像在人工分类中发生不合的2， CI：0.9756-1.0000）则分级的精确度为1.0000（95%。

　　底彩照对近视性黄斑病变进行主动分级和病灶识别系统研原题目：【协和眼科研究系列报道】基于人工智能通过眼究

　　彩照图像1395张本研究共纳入眼底，致性亚组1203张经标注后进入高一，亚组192张进入低分歧性。建立本研究的根本分类模子利用ResNet-50。试成果绘制混合矩阵（图4）按照根本模子在测试集上的测， CI：0.8616-0.9399）分级的精确度为0.9076（95%， CI：0.8444-1.0000）平方加权κ系数为0.9324（95%。

　　加汤，院住院医师北京协和医，博士医学，学博士后临床医。从陈有信传授博士期间师，能在眼底疾病中的使用次要研究标的目的为人工智。

　　有信陈，医师主任，授教，后导师博士，院眼科主任北京协和医，底病重点尝试室主任中国医学科学院眼。科学分会常委中华医学会眼，医师分会原副会长中国医师协会眼科，眼科分会会长北京医师协会，眼科分会副主任委员及黄斑学组组长海峡两岸医药卫生交换协会理事兼，会眼保健分会会长中国老年保健协，轮回分会副主任委员等中国微轮回协会眼微。科人工智能使用研究近年聚焦PCV与眼。logy、JAMA Ophthalmology、AJO 及 BJO 等杂志颁发领衔或合作撰写多篇学术论文颁发在 PRER、Lancet、Ophthalmo。

　　要的公共健康问题近视是当前社会重，亚地域问题尤为凸起在包罗我国在内的东，提前以及进展速度的增快且因为近视发病春秋的，的患病率也已达10-20%导致高度近视在青年人群中。和近视性黄斑病变发病率的上升这又进一步导致了病理性近视。而然，患者数量比拟与复杂的近视，处于严峻紧缺的形态我国的眼科大夫仍，利开展带来了极大的挑战这给近视防控工作的顺。此因，眼底彩照的深度进修模子本研究的目标是建立基于，病变进行主动分级可对近视性黄斑，理性近视诊断病，割相关病灶识别及分，断和监测疾病进展用以协助筛查、诊。

　　015年病理性近视meta阐发研究组提出的分级系统本研究中病理性近视的定义、分级及病灶标注尺度基于2。标注小组完成分级和病灶标注工作所有图像均由4位眼科大夫构成的，级别眼科大夫审核后标注成果再经1位高，致性亚组或低分歧性亚组按照分歧脾气况分为高一。的划分比例大致为60%、20%、20%高分歧性亚组中锻炼集、验证集和测试集。0收集建立分类模子（图1）本研究采用ResNet-5，收集建立朋分模子（图2）采用DeepLabv3+，果对分类模子进行批改并按照朋分模子的结，配合决策模子（图3）获得基于分类、朋分。