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2012年9月6日

中大成功研发全自动化视网膜图像分析系统有助糖尿病患者预防中风

2012年9月6日
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(左起)中大赛马会公共卫生及基层医疗学院生物统计学学部生物统计员李作为博士、主任徐仲锳教授,以及中大内科及药物治疗学系脑神经科莫仲棠教授发表最新研究报告,以全自动化视网膜图像分析系统协助糖尿病患者评估中风的风险。

(左起)徐仲锳教授、李作为博士及莫仲棠教授展示全自动化视网膜图像分析系统。

中风是香港第四大死亡杀手,而糖尿病视网膜病变和高血压视网膜病变都与中风有关。视网膜血管是唯一可直接以肉眼看见的血管,它和脑血管都有相同的胚胎起源、组织结构与及因糖尿病和高血压所引起的病理变化,故检测视网膜血管亦有助检视脑血管的情况。香港中文大学(中大)赛马会公共卫生及基层医疗学院生物统计学学部徐仲锳教授及其研究团队成功研发一种全自动的视网膜图像分析系统,有助糖尿病患者检视脑血管状况,评估中风风险。 

利用视网膜图像分析来研究中风,必须先处理糖尿病视网膜病变的问题和检测方法。糖尿病视网膜病变是由糖尿病引起的并发症,患有糖尿病达十年以上的患者中,有高达八成人视网膜会受到影响,严重者更会失明。根据美国眼科学会的指引,轻度糖尿病患者每年应做至少一次视网膜检查,较严重患者则至少做两次。然而,现时透过人工检测糖尿病视网膜病变受到不少限制,包括不同验光师的检测结果差异、门诊对于图像解读有困难等。 

中大研发的全自动化视网膜图像分析系统是透过互联网,将一般的视网膜图像传送到伺服器,程式会自动分解每点的像素,并以崭新计算程式和先进的生物统计学评估是否有分泌物、视网膜出血量和新生血管,最后计算出糖尿病视网膜病变的机会。这系统不单能在几秒钟内提供精确诊断,亦可大大降低成本。研究团队测试了400名糖尿病患者的视网膜图像,当中249人患有糖尿病视网膜病变,其余151人为对照组。透过全自动化系统的快速分析,研究小组正确检测到233人患有糖尿病视网膜病变及134人没有患病,准确度分别达94%和89%。 

中大研究团队把这项技术延伸到中风患者上,并确定了与中风相关的视网膜内微细血管等重要特征。研究人员跟进了244名病人 (156位男士,88位女士,平均年龄65岁),当中有122 名为中风患者(81人患有糖尿病,41人没有患病),其余122名为对照组(81人患有糖尿病,41人没有患病),并正确检测到110位中风患者和104人为非中风患者,准确度分别达90%及85%。 

总括而言,中大新研发的全自动化视网膜图像分析系统在分析糖尿病视网膜病变的准确度甚高,研究团队正研究把应用扩展到糖尿病患者来预防中风。



(左起)中大赛马会公共卫生及基层医疗学院生物统计学学部生物统计员李作为博士、主任徐仲锳教授,以及中大内科及药物治疗学系脑神经科莫仲棠教授发表最新研究报告,以全自动化视网膜图像分析系统协助糖尿病患者评估中风的风险。

(左起)中大赛马会公共卫生及基层医疗学院生物统计学学部生物统计员李作为博士、主任徐仲锳教授,以及中大内科及药物治疗学系脑神经科莫仲棠教授发表最新研究报告,以全自动化视网膜图像分析系统协助糖尿病患者评估中风的风险。

 

(左起)徐仲锳教授、李作为博士及莫仲棠教授展示全自动化视网膜图像分析系统。

(左起)徐仲锳教授、李作为博士及莫仲棠教授展示全自动化视网膜图像分析系统。

 

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