본 연구에서는 당뇨망막병증 의증 진단을 위해 영상처리 알고리즘을 이용하여 안저영상을 분석하고, 비트 플레인(Bit Plane) 기법을 활용한 당뇨망막병증 질환의 특징인 경성삼출물 및 망막 출혈 등의 특정 부위를 추출한다. 분석된 안저영상을 기반으로 당뇨망막병증의 특징을 수치화하고 자동으로 진단이 가능한 시스템을 제안한다.
Objective: To carry out the oriental medical treatment on a patient with vitreous hemorrhage in the left eye caused by diabetic retinopathy and record the results of the treatment. Methods: 1. Diagnosis: Fundus photography, Colored paper, Dr. Hahn's standard test chart for 5M, Blood sugar measurement. 2. Treatment: Acupuncture, Electro-Acupuncture, Indirect moxibustion, Western medicines, Oryoungsan(Crude drug preparations) Results: Oriental treatment using Ohaeng-acupuncture, Electro-Acupuncture, Indirect moxibustion resulted in the Unaided visual acuity of 0.1 while it used to be the left eye visual acuity with only light sense I month ago. Looking from Fundus photography result, progress was achieved and diabetic retinopathy was found to be in progress in fluorescein fundus angiography to right eye also by revisiting the patient after treatment. Conclusions: 1. Vitrectomy has many advantages but there are instances where patients do not recover their visual acuity due to complications. Therefore it is necessary to prove the effect oriental medical treatment through more cases in future. 2 For diabetic retinopathy patients, diabetes must be treated together with visual acuity.
Kim, Hyung Jun;Park, Moo-Seok;Kim, Jee-Eun;Song, Tae-Jin
Annals of Clinical Neurophysiology
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제24권1호
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pp.7-16
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2022
Background: There is inadequate information on the validation of diabetic microvascular complications in the Korean National Health Insurance Service data set. We aimed to validate the diagnostic algorithms regarding the nephropathy, neuropathy, and retinopathy of diabetes. Methods: From various secondary and tertiary medical centers, we selected 6,493 patients aged ≥ 40 years who were diagnosed with diabetic microvascular complications more than once based on codes in the 10th version of the International Classification of Diseases (ICD-10). During 2019 and 2020, we randomly selected the diagnoses of 200 patients, 100 from each of two hospitals. The positive predictive value (PPV), negative predictive value, error rate, sensitivity, and specificity were determined for each diabetic microvascular complication according to the ICD-10 codes, laboratory findings, diagnostic studies, and treatment procedure codes. Results: Among the 200 patients who visited the hospital more than once and had the diagnostic codes of diabetic microvascular complications, 142, 110, and 154 patients were confirmed to have the gold standard of diabetic nephropathy (PPV, 71.0%), diabetic neuropathy (PPV, 55.0%), and diabetic retinopathy (PPV, 77.0%), respectively. The PPV and specificity of diabetic nephropathy (PPV, 71.0-81.4%; specificity, 10.3-53.4%), diabetic neuropathy (PPV, 55.0-81.3%; specificity, 66.7-76.7%) and diabetic retinopathy (PPV, 77.0-96.6%; specificity, 2.2-89.1%) increased after combining them with the laboratory findings, diagnostic studies, and treatment procedures codes. These change trends were observed similarly for both hospitals. Conclusions: Defining diabetic microvascular complications using ICD-10 codes and their related examination codes may be a feasible method for studying diabetic complications.
Purpose: This study aimed to investigate the prevalence and risk factors of diabetic retinopathy (DR) in people with diabetes mellitus (DM) using Korean National Health and Nutrition Examination Survey VII (2017~2018). Methods: DM was defined as in two ways; 1) doctor's diagnosis (Group 1, n=549), 2) one of doctor's diagnosis, medication, or hyperglycemia (Group 2, n=849). The DR prevalence was measured as the prevalence proportion (%). Risk factors for developing DR were analyzed using multiple logistic regression, and odds ratios (ORs) and 95% confidence intervals (CIs) were calculated. Results: The prevalence of DR was 25.87% in Group 1 and 20.14% in Group 2. Risk factors for DR were identified as insulin therapy (Group 1: OR=5.31, Group 2: OR=5.27), DM duration ≥10 years (Group 1: OR=2.20, Group 2: OR=3.10), and systolic blood pressure ≥140 mmHg (Group 1: OR=2.26, Group 2: OR=2.23) for both groups. Conclusion: Considering the DR prevalence, eye examinations education is highly recommended as part of a diabetes management programs in the community. It is also proposed to shorten the eye examination cycle for people with risk factors and establish a referral system to link between screening to treatment.
본 논문에서는 딥러닝 기법의 하나인 Mask R-CNN과 랜덤포레스트 분류기를 이용해 당뇨병성 망막병증의 병리학적인 특징을 검출하고 분석하여 자동 진단하는 시스템을 연구하였다. 당뇨병성 망막병증은 특수장비로 촬영한 안저영상을 통해 진단할 수 있는데 밝기, 색조 및 명암은 장치에 따라 다를 수 있으며 안과 전문의의 의료적 판단을 도울 인공지능을 이용한 자동진단 시스템 연구와 개발이 가능하다. 이 시스템은 미세혈관류와 망막출혈을 Mask R-CNN 기법으로 검출하고, 후처리 과정을 거쳐 랜덤포레스트 분류기를 이용하여 안구의 정상과 비정상 상태를 진단한다. Mask R-CNN 알고리즘의 검출 성능 향상을 위해 이미지 증강 작업을 실시하여 학습을 진행하였으며 검출 정확도 측정을 위한 평가지표로는 다이스 유사계수와 Mean Accuracy를 사용하였다. 비교군으로는 Faster R-CNN 기법을 사용하였고 본 연구를 통한 검출 성능은 평균 90%의 다이스 계수를 통한 정확도를 나타내었으며 Mean Accuracy의 경우 91% 정확도의 검출 성능을 보였다. 검출된 병리증상을 토대로 랜덤포레스트 분류기를 학습하여 당뇨병성 망막 병증을 진단한 경우 99%의 정확도를 보였다.
인공지능기반의 건강 데이터 검증은 임상 연구에 도움을 줄 뿐만 아니라, 새로운 치료법을 개발하는데 필수 요소가 되었다. 미국 식품의약 관리국이 의학진단 분야 중 인공지능을 이용하여 성인 당뇨병 환자의 경증 이상 당뇨병성 망막증을 감지하는 의료기기 마케팅을 승인한 이래, 인공지능을 이용한 테스트가 증가하고 있다. 본 연구에서는 구글에서 지원하는 Teachable Machine 을 이용하여 이미지 분류 기반의 인공지능모델을 생성하고, 학습을 통한 예측 모델을 완성하였다. 이는 현재 만성질환의 환자들 중 발생하는 안구 질환 중 백내장의 조기 발견하는데 용이하게 할 뿐만 아니라, 눈 건강을 위해 헬스케어 프로그램으로 안 질환 예방을 위한 디지털 개인건강 헬스케어 앱을 개발하기 위한 기초 연구로 진행되었다.
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[게시일 2004년 10월 1일]
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