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        濕熱內(nèi)蘊證、肝郁脾虛證非酒精性脂肪性肝病患者眼底圖像特征分析

        2023-03-26 12:54:40俞曉菡余上海惠夢雨
        上海中醫(yī)藥雜志 2023年2期
        關(guān)鍵詞:內(nèi)蘊肝郁脾虛

        俞曉菡,余上海,惠夢雨,高 悅,劉 平,李 艦,張 華

        1.上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院,上海市中醫(yī)藥研究院肝病研究所,肝腎疾病病證教育部重點實驗室,上海市中醫(yī)臨床重點實驗室(上海 201203);2.上海中醫(yī)藥大學(xué)交叉科學(xué)研究院(上海 201203);3.江西中科九峰智慧醫(yī)療科技有限公司(江西 南昌 330095)

        目診為中醫(yī)望診的重要組成部分,是通過觀察目的神、色、形、態(tài)以診察疾病的方法,為診法之首要。當今,人們將眼的胚胎發(fā)育、五輪學(xué)說及生物全息論相結(jié)合,認為眼的各個部位可以對應(yīng)臟腑生物學(xué)特征進行劃分[1]。這是整體與局部關(guān)系的本質(zhì)體現(xiàn),體現(xiàn)了中醫(yī)學(xué)的“統(tǒng)一整體觀”。傳統(tǒng)望目無法直接觀察眼底血管情況,借助眼底照相機眼科專用設(shè)備,結(jié)合計算機視覺、機器學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù),可以獲得更加精準、客觀的眼底血管信息。隨著機器學(xué)習(xí)在醫(yī)學(xué)圖像分割方面研究水平的不斷突破,大型深層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型在眼底視網(wǎng)膜圖像數(shù)據(jù)集方面實現(xiàn)了自動評級,并在公共數(shù)據(jù)集EIARG1上得到了驗證[2],故可將其引入中醫(yī)證候與眼底圖像變化關(guān)系的探索研究。

        非酒精性脂肪性肝?。╪on-alcoholic fatty liver disease,NAFLD)是一種慢性進行性疾病,與肝硬化、肝細胞癌的發(fā)生有關(guān),其發(fā)病率逐年上升[3-4]。中醫(yī)藥在辨證治療NAFLD方面具有一定的優(yōu)勢,但其證候辨識缺少客觀標準,不同醫(yī)家辨證論治思路不同,因此限制了療效的發(fā)揮。濕熱內(nèi)蘊證、肝郁脾虛證為NAFLD患者臨床常見的中醫(yī)證型[5-8],基于“目為肝之竅”的中醫(yī)理論及機器學(xué)習(xí)技術(shù),本研究擬以濕熱內(nèi)蘊證及肝郁脾虛證為切入點,以無典型證者作為對照,運用計算機視覺技術(shù)提取眼底圖像特征并進行比較分析,進而探討與NAFLD病、證相關(guān)的眼底血管特異性改變,以期豐富中醫(yī)目診理論并為NAFLD的中醫(yī)證候分類提供依據(jù)。

        1 資料與方法

        1.1 研究對象選擇

        1.1.1 納入標準 NAFLD患者:①符合《非酒精性脂肪性肝病與相關(guān)代謝紊亂診療共識(第二版)》[9]中的疾病診斷標準;②中醫(yī)辨證為濕熱內(nèi)蘊證、肝郁脾虛證或無典型證[10];③年齡18~70周歲;④簽訂知情同意書。

        健康人群:選擇與NAFLD患者性別、年齡相匹配的健康志愿者,實驗室及腹部彩超、肝臟超聲瞬時彈性成像及核磁共振檢查未見異常。

        1.1.2 排除標準 ①合并2型糖尿病或3級以上高血壓者;②合并結(jié)膜炎、結(jié)膜出血、重度眼部外傷、感染性眼病,或有眼部手術(shù)史者;③有深、淺感覺障礙及眼瞼發(fā)硬不易撥開者;④妊娠或哺乳期女性,過敏體質(zhì)者;⑤既往有精神類疾病或伴有嚴重的意識障礙影響溝通者。

        1.2 研究對象來源 本研究涉及的NAFLD病例均來源于2020年9月至2022年1月上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院,健康人群來源于同期上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院體檢中心。本研究方案經(jīng)上海中醫(yī)藥大學(xué)附屬曙光醫(yī)院醫(yī)學(xué)倫理委員會批準(倫理批號:2018-616-45-01),并在中國臨床試驗注冊中心注冊(注冊號:ChiCTR2000037664)。

        1.3 研究內(nèi)容與方法

        1.3.1 臨床信息 采用課題組制定的《肝腎疾病病證教育部重點實驗室臨床信息采集表》[11]收集臨床信息,包括一般資料(性別、年齡、家族史等)、體格檢查及肝腎功能、血脂、血常規(guī)、腹部影像等理化檢查資料。

        采用《中醫(yī)證候評定量表》[11]收集中醫(yī)四診信息,并將臨床癥狀進行5級賦值量化[10]。自覺癥狀分為嚴重程度和出現(xiàn)頻次兩部分,有者計為1~4分,無者計為0分;體征及舌脈象則依據(jù)有或無進行分類,并據(jù)此賦予分值,有者計為1分,無者計為0分。由3名專家根據(jù)數(shù)據(jù)庫中的四診信息進行辨證。

        1.3.2 眼底圖像 由專業(yè)人員借助數(shù)字眼底照相機(APS-AER型,重慶康華瑞明科技股份有限公司)統(tǒng)一采集研究對象的眼底照片,將眼底圖像輪廓清晰、前景和背景區(qū)分明顯、血管脈絡(luò)分明的圖片納入分析。選定照片后用兩種儲存模式儲存圖像數(shù)據(jù),一種是原始分辨率,用于人工復(fù)核及診斷,另一種是機器學(xué)習(xí)所使用的數(shù)字化矩陣,按照512×512×3的分辨率進行儲存,供模型調(diào)用。

        1.3.3 疾病診斷模型 (1)眼底圖像分割。運用R語言和機器學(xué)習(xí)框架TensorFlow,通過訓(xùn)練得到改進的U-Net模型?;谠撃P蛯Σ杉降难鄣渍掌M行預(yù)測,預(yù)測結(jié)果以黑白模式顯示,白色區(qū)域代表機器分割出來的血管,黑色區(qū)域為其他背景部分。見圖1。

        圖1 改進的U-Net模型進行血管分割示例

        (2)眼底圖像特征提取。因直接運用機器學(xué)習(xí)方法建立分類模型不能描述疾病與圖像特征之間的關(guān)系,故本研究在眼底血管分割之后,采用傳統(tǒng)的特征提取方式提取特征,包括血管形態(tài)和顏色特征、血管紋理特征。

        血管形態(tài)和顏色特征:在分割的圖像結(jié)果中,每幅圖片中的血管都被分成了很多段,并提取血管總面積(area)、血管平均寬度(width)、血管細小分支比例(smallrate)、血管彎曲程度(curved)、血管細小分支彎曲程度(smallcurved)及血管顏色特征(包括顏色強度均值(b mean)和方差(b standard deviation,bsd)等特征。

        血管紋理特征:引入Haralick定義的GLCM[11]來描述血管紋理特征,包括同質(zhì)度[也稱逆差距(inverse difference moment,idm)]、對比度(contrast,con)、熵(entropy,ent)、角二階矩(angular second moment,asm)、相關(guān)性(correlation,cor)、方差(variance,var)、和平均值(sum average,sav)、和方差(sum variance,sva)、差分方差(difference variance,dva)、和熵(sum entropy,sen)、差分熵(difference entropy,den)、信息度量f12、信息度量f13。

        (3)基于眼底血管特征診斷NAFLD模型的建立及評價。以健康人為對照,運用決策樹模型(R語言rpart包實現(xiàn))建立分類模型。模型判識NAFLD的準確率為0.972,靈敏度為0.970,特異性為0.975,受試者工作特征曲線(ROC)下面積(AUC)為0.995(見圖2)。上述表明該模型可有效用于對不同證候NAFLD患者眼底血管圖像特征的提取與分析。

        圖2 決策樹模型受試者工作特征曲線(ROC)下面積(AUC)

        1.3.4 NAFLD患者常見癥狀篩選 為分析NAFLD有代表性的癥狀與眼底特征間的相關(guān)性,故對所采集的癥狀進行篩選。首先,刪除在肝郁脾虛證、濕熱內(nèi)蘊證NAFLD患者中出現(xiàn)頻率≤5%的少見癥狀;其次,將反映每一癥狀的頻次與程度兩個維度得分相加,選取二者之和>3分,且出現(xiàn)頻率>25%的癥狀作為常見癥狀,并與眼底特征進行相關(guān)性分析。

        1.4 統(tǒng)計學(xué)方法 本研究數(shù)據(jù)采用SPSS 26.0軟件進行處理與分析。符合正態(tài)分布和方差齊性的計量資料,用±s描述,組間比較采用兩獨立樣本t檢驗或單因素方差分析。不符合正態(tài)分布或方差不齊的計量資料,用M(P25,P75)描述,組間比較采用Mann-Whitney U或Kruskal-Wallis H秩和檢驗。使用R語言psych包進行Spearman相關(guān)性分析。以P<0.05為差異有統(tǒng)計學(xué)意義。

        2 結(jié)果

        2.1 一般資料 本研究共納入NAFLD患者126例,設(shè)為NAFLD組,其中濕熱內(nèi)蘊證61例、肝郁脾虛證44例、無典型證21例,分別設(shè)為濕熱內(nèi)蘊組、肝郁脾虛組、無典型證組;納入健康人110例,設(shè)為健康組。NAFLD組與健康組性別、年齡比較,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),NAFLD 組體質(zhì)量指數(shù)(BMI)高于健康組(P<0.05)。NAFLD組各中醫(yī)證型患者性別、年齡比較,差異無統(tǒng)計學(xué)意義(P>0.05),NAFLD濕熱內(nèi)蘊證患者BMI高于肝郁脾虛證及無典型證者(P<0.05)。見表1、表2。

        表1 一般資料比較(NAFLD與健康人)(±s)

        表1 一般資料比較(NAFLD與健康人)(±s)

        注:NAFLD為非酒精性脂肪性肝病,BMI為體質(zhì)量指數(shù)。與健康組比較,*P<0.05。

        BMI/(kg·m-2)28.08±3.69*23.43±2.72 n女組別NAFLD組健康組126 110性別/例男96 83 30 27年齡/歲38.41±10.00 38.45±9.63

        表2 一般資料比較(NAFLD各中醫(yī)證型)(±s)

        表2 一般資料比較(NAFLD各中醫(yī)證型)(±s)

        注:NAFLD為非酒精性脂肪性肝病,BMI為體質(zhì)量指數(shù)。與無典型證組比較,*P<0.05;與肝郁脾虛組比較,# P<0.05。

        組別n 年齡/歲BMI/(kg·m-2)無典型證組肝郁脾虛組濕熱內(nèi)蘊組21 44 61性別/例男16 34 46女 5 1 0 15 39.67±6.18 39.09±12.08 37.49±9.46 25.98±2.45 27.57±3.60 29.17±3.77*#

        2.2 眼底血管特征比較 血管形態(tài)和顏色特征:經(jīng)Kruskal Wallis H檢驗,與無典型證組相比,濕熱內(nèi)蘊組及肝郁脾虛組area降低,smallrate、curved、smallcurved升高(P<0.05);與肝郁脾虛組比較,濕熱內(nèi)蘊組眼底血管形態(tài)和顏色特征相關(guān)指標未見明顯差異(P>0.05)。見表3。

        血管紋理特征:經(jīng)Mann-Whitney U檢驗,與無典型證組相比,濕熱內(nèi)蘊組asm升高、den降低(P<0.05),肝郁脾虛組con、dva、den降低,idm升高(P<0.05);與肝郁脾虛組比較,濕熱內(nèi)蘊組眼底血管紋理特征相關(guān)指標未見明顯差異(P>0.05)。見表3。

        表3 非酒精性脂肪性肝病各中醫(yī)證型患者眼底血管特征值比較[M(P25,P75)]

        2.3 NAFLD患者眼底血管特征改變的影響因素分析

        2.3.1 年齡、性別 NAFLD患者年齡與特征值asm、curved及idm呈正相關(guān)(P<0.05),與area、width、bsd、den、cor、ent、sen及信息度量f13呈負相關(guān)(P<0.05),性別與smallcurved呈負相關(guān)(P<0.05)。見圖3。

        圖3 非酒精性脂肪性肝病患者年齡、性別與眼底血管特征值的相關(guān)性分析結(jié)果

        2.3.2 濕熱內(nèi)蘊證、肝郁脾虛證NAFLD患者常見癥狀 105例辨證為濕熱內(nèi)蘊證及肝郁脾虛證的NAFLD患者中,癥狀出現(xiàn)頻率≤5%的癥狀3種,分別為厭食油膩食品、惡心及下肢浮腫,不納入后續(xù)篩選;頻次與程度積分之和>3分,且出現(xiàn)頻率>25%的常見癥狀為乏力、口干、夜間睡眠不足、大便稀薄不成形、眼睛干澀及白天困倦欲睡,共6個。見表4。

        表4 105例非酒精性脂肪性肝病患者常見癥狀篩選結(jié)果

        NAFLD常見癥狀中,眼睛干澀與area、width及信息度量f13呈負相關(guān)(P<0.05);大便稀薄不成形與curved、con及dva呈正相關(guān)(P<0.05),與idm呈負相關(guān)(P<0.05)。見圖4。

        圖4 非酒精性脂肪性肝病患者常見癥狀與眼底血管特征值的相關(guān)性分析結(jié)果

        3 討論

        當下,NAFLD已成為我國最常見的慢性肝臟疾病,其與代謝綜合征、肥胖癥、2型糖尿病密切相關(guān)[12]。本病可歸屬于中醫(yī)學(xué)的“肝癖”“肝痞”“積聚”等范疇,情志不遂、飲食不節(jié),導(dǎo)致脾胃功能受損、三焦氣化不利,痰、濕、濁、瘀、熱蘊結(jié)肝體,故而發(fā)?。?3-15]。其病位在肝,又常累及脾、腎,運用中醫(yī)藥辨證治療具有明顯優(yōu)勢。

        人類疾病的許多特征都可反映于眼部,眼表鞏膜(血管、斑塊)、眼底視網(wǎng)膜、血管等表現(xiàn)出的生物特征都可以視作某種疾病在眼部生物特征的反射。隨著計算機視覺及深度學(xué)習(xí)技術(shù)的進步,目前已有將眼底圖像作為疾病診斷和證候辨識依據(jù)的相關(guān)報道,AI算法可以成功識別 NAFLD[16-19]。課題組前期研究[20]發(fā)現(xiàn),肝硬化患者有眼底動靜脈比例失調(diào)、血管壁銅絲樣改變、血管扭曲及眼底滲出等表現(xiàn),且不同肝功能分級、是否伴門脈高壓、不同中醫(yī)證候(肝腎陰虛、肝膽濕熱、肝郁脾虛)患者的眼底血管改變存在明顯差異。本研究在前期研究的基礎(chǔ)上,以濕熱內(nèi)蘊證、肝郁脾虛證NAFLD為切入點,運用計算機視覺技術(shù)提取眼底圖像特征,并據(jù)此分析NAFLD病、證相關(guān)的眼底血管特異性改變。

        既往研究[21]表明,體質(zhì)為痰濕質(zhì)、濕熱質(zhì)的NAFLD患者BMI升高,體質(zhì)量超標,肥胖者患病風(fēng)險增加,且以男性為多。本研究結(jié)果顯示,濕熱內(nèi)蘊組NAFLD患者BMI高于肝郁脾虛組及無典型證組(P<0.05)。隨著年齡的增長,血管彈性降低、硬度增加,心腦血管疾病的發(fā)生率隨之升高,NAFLD是心腦血管疾病的獨立危險因素[22]。因此,我們分析了NAFLD患者年齡、性別與眼底血管間的關(guān)系,結(jié)果顯示NAFLD患者年齡與特征值asm、curved及idm呈正相關(guān)(P<0.05),與area、width、bsd、den、cor、ent、sen及信息度量f13呈負相關(guān)(P<0.05),性別與smallcurved呈負相關(guān)(P<0.05)。

        在血管形態(tài)和顏色特征方面,與無典型證組相比,濕熱內(nèi)蘊組、肝郁脾虛組area降低(P<0.05),smallrate、curved、smallcurved升高(P<0.05),可見有典型臨床癥狀患者的眼底血管發(fā)生變化較無癥狀或癥狀輕微者更明顯。因此,本研究進一步篩選了105例有明顯癥狀的NAFLD患者的常見癥狀,并分析了常見癥狀與眼底血管改變的相關(guān)性,結(jié)果顯示眼睛干澀與area、width及信息度量f13呈負相關(guān)(P<0.05),大便稀薄不成形與curved、con及dva呈正相關(guān)(P<0.05),與idm呈負相關(guān)(P<0.05)。

        Haralick特征在醫(yī)學(xué)圖像識別領(lǐng)域應(yīng)用十分廣泛,比如眼底血管紋理特征可以用于糖尿病的診斷[23],又如肝臟核磁共振圖像的紋理特征可以用于診斷輕、中度肝纖維化[24]。Haralick特征包含13個特征指標,主要用來描述圖像的紋理。圖像紋理是指圖像中大量的規(guī)律性很強或者很弱的相似結(jié)構(gòu)或圖形結(jié)構(gòu),即影像灰度在空間上的變化與重復(fù),可以在眼底血管圖像中體現(xiàn)NAFLD的病變規(guī)律。本研究引入這13個特征指標,用于對不同證候NAFLD患者眼底血管圖像進行描述。與無典型證者相比,濕熱內(nèi)蘊證者特征值asm升高、den降低(P<0.05),提示濕熱內(nèi)蘊證者眼底血管紋理增粗,但復(fù)雜程度降低;肝郁脾虛證組的con、dva、den降低、idm升高(P<0.05),提示肝郁脾虛證者血管紋理溝紋變淺,局部變化小,圖像均勻。但濕熱內(nèi)蘊與肝郁脾虛兩種證候間的Haralick特征比較,尚未發(fā)現(xiàn)顯著性差異,這可能與樣本量及納入患者的證候典型程度有關(guān);除此之外,濕熱內(nèi)蘊證與肝郁脾虛證在NAFLD疾病進程中有遞進關(guān)系,二者相互交織[25],因此對眼底血管的影響較為相似,有待進一步探索驗證。

        綜上,本研究采用機器學(xué)習(xí)方法觀察了NAFLD不同中醫(yī)證型患者的眼底血管圖像,發(fā)現(xiàn)與無典型證者相比,濕熱內(nèi)蘊證及肝郁脾虛證患者眼底的血管紋理存在特異性改變,具體表現(xiàn)為濕熱內(nèi)蘊證患者眼底血管紋理增粗,肝郁脾虛證患者血管紋理變淺。受時間及條件所限,本研究未對眼底視神經(jīng)乳頭、視網(wǎng)膜等眼底常見結(jié)構(gòu)變化進行分析,且樣本量較小,無法對年齡進行分層分析。今后,我們會提高模型算法并擴大樣本量,采用病證結(jié)合的方法進行深入研究,以期為發(fā)展中醫(yī)目診及中醫(yī)肝病證候客觀化研究提供數(shù)據(jù)支撐。

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