一、概述

糖尿病是一个严重影响人类健康的全球性公共卫生问题。目前我国糖尿病患者约有1.4亿人，这意味着中国每10个人之中就有一个糖尿病患者，中国已成为全球糖尿病大国。糖尿病可引发视网膜（糖尿病视网膜病变）、肾脏（糖尿病肾病）和神经系统（糖尿病神经病变）等的异常。其中，糖尿病视网膜病变是糖尿病最常见的并发症之一，其病因是血糖异常增高引起视网膜血管闭锁、视网膜组织缺氧，从而导致视网膜微血管瘤、出血、渗出等一系列病理性改变。糖尿病视网膜病变的患病率在近年来急剧增加，研究调查显示，在糖尿病人群中，糖尿病视网膜病变的患病率高达27.3%，且糖尿病病史10年患者中糖尿病视网膜病变的患病率达50%，超过20年的患者中患病率达100%。该病早期症状不明显、患病率高，同时该病造成的视力损伤不可逆，目前尚无有效的治疗手段，已成为工作年龄人群中最主要的致盲性疾病。

目前仅有约60%的糖尿病患者每年接受视网膜病变的筛查，美国眼科学会发布的临床指南建议：1型糖尿病患者应当在诊断5年后开始接受视网膜病变的筛查，2型糖尿病患者应当在诊断为糖尿病时就接受筛查，并且之后每年复查一次。对糖尿病视网膜病变的早期检测与诊断是预防该疾病恶化、防止患者失明的关键。

目前对于糖尿病视网膜病变的检测筛查，主要是医生对患者眼底图像进行分析，通过识别有无早期病理学表现来判断患者是否需要早期干预和治疗。但我国的眼科医疗资源十分紧张，难以满足乡镇基层群众庞大的需求。并且眼科医生大多集中于大中型城市，基层医生的医疗水平参差不齐，容易产生误诊和漏诊情况，患者通常在视觉受损后才被诊断发现，从而错过了最佳的治疗时机，最终导致失明。因此，对糖尿病视网膜病变的人工智能算法进行研发是非常必要且急需的。计算机辅助诊断技术下的人工智能算法可以在实际生活中快速有效地帮助医生分析眼底病变，不仅降低了眼底筛查的成本，提高了医生的诊断效率，而且能够有效缓解紧张的医疗资源。

在临床上，糖尿病视网膜病变的严重程度可分为5级，即0级（无明显糖尿病视网膜病变）、1级（轻度非增生性糖尿病视网膜病变）、2级（中度非增生性糖尿病视网膜病变）、3级（重度非增生性糖尿病视网膜病变）、4级（增生性糖尿病视网膜病变）。2016年2月，美国眼科学会发布新版的糖尿病视网膜病变临床指南（ICDR），沿用了此前的分期，并将其和国际糖尿病性视网膜病变临床分期一并列出，如表5-1所示。指南指出，糖尿病视网膜病变会从非增生性（NPDR）向增生性（PDR）发展，其中非增生阶段以视网膜血管相关异常为特征，如微小动脉瘤、视网膜出血、静脉扩张以及棉絮斑。视网膜血管通透性增加也可发生在增生期，导致视网膜增厚（水肿）和脂质沉积（硬性渗出）。增生期则以视网膜出血及新生血管形成为标志。对糖尿病视网膜病变进行准确的分期从而实施对应的治疗是至关重要的。

表5-1　美国眼科学会糖尿病视网膜病变分期和国际糖尿病视网膜病变临床分期

注：①NPDR表示非增生性糖尿病视网膜病变，任何具有2种或多种重度NPDR特征的患者被考虑为很严重的NPDR；②IRMA表示视网膜内微血管异常；③PDR表示增生性糖尿病视网膜病变，PDR也可被分为高危PDR和非高危PDR。

针对糖尿病视网膜病变的病灶检测和自动分级已经被广泛研究。基于传统特征方法的研究集中于检测糖尿病视网膜病变相关的病灶信息，如微动脉瘤、出血和渗出，这些病灶信息与糖尿病视网膜病变的诊断结果有着重要的联系，实际生活中医生正是基于这些病灶信息来判断患者病情的。而近年来蓬勃发展的人工智能与深度学习算法能够解决传统方法手工设计特征复杂度高、泛化能力差等诸多问题，大大提高诊断结果的可靠性。这些基于深度学习的算法研究通过收集和标注大量患者的眼底影像，训练深度神经网络模型，使神经网络模型可以和眼科医生一样识别、标记和分类眼底图像，并由此评估在实际临床诊断中使用深度学习的重要性。从技术角度来看，糖尿病视网膜病变的诊断/分级是一项分类任务。人工智能算法模型所需要做的就是预测一个数字，用来指示糖尿病视网膜病变当前的分期阶段。然而，只提供一个数字可能会使临床医生感到困惑，因为临床医生还需要知道人工智能算法模型为什么做出这些决定，以及眼底图像上的哪些区域被认为是决定性的。因此，有许多工作致力于在分级的同时进行病灶区域的分割，或在眼底图像上生成注意力热图，实现病变眼底中重要区域的可视化分析。