Retinal image-based deep learning for mild cognitive impairment detection in coronary artery disease population
Notice bibliographique
Résumé
BACKGROUND: Coronary artery disease (CAD) is linked to an increased risk of mild cognitive impairment (MCI). Effective and convenient screening methods for identifying MCI from the CAD population are still lacking. This study aims to develop a deep learning model using fundus images to optimise MCI diagnosis in the CAD population, achieving early intervention and improving prognosis. METHODS: Patients with CAD (at least one ≥50% stenosis) from July 2021 to July 2023 at Beijing Anzhen Hospital were included in the single-centre cross-sectional study. Eligible patients from July 2021 to May 2023 were randomly assigned in an 8:2 ratio for training and internal testing of the model. Patients enrolled from June 2023 to July 2023 were included in the external validation group. Four different convolutional neural network architectures were used to train the subjects' fundus images. The reference standards were a Mini-Mental State Examination (MMSE) score of <27 and a Montreal Cognitive Assessment (MoCA) score of <26, respectively. A comprehensive visual model of MCI detection was established through model integration. RESULTS: A total of 9009 eligible images from 4357 patients with CAD were collected. The artificial intelligence (AI) algorithm based on the MMSE achieved an area under the curve (AUC) of 0.832 (95% CI 0.800 to 0.863) in the test group and 0.776 (95% CI 0.730 to 0.821) in the validation group. The AI algorithm based on the MoCA achieved an AUC of 0.764 (95% CI 0.742 to 0.785) in the test group and 0.725 (95% CI 0.701 to 0.750) in the validation group. The calibration curves of the internal test sets of the two models exhibited a good calibration effect. The results of decision curves revealed extensive clinical application value. CONCLUSION: The AI algorithm trained on fundus images in this study exerted promising performance in screening MCI in the CAD population and might be a non-invasive and effective alternative for early diagnosis of the disease. TRIAL REGISTRATION NUMBER: NCT06102226.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».