构建基于“无标注”眼底全景视网膜图像深度学习模型预测糖尿病肾病

doi:10.3969/j.issn.1006-5725.2025.22.019

Abstract

Abstract:

Objective To explore the feasibility of a deep learning model based on early fundus lesions without manual segmentation in pan-retinal images for predicting diabetic kidney disease （DKD） and evaluating the enhancing effects of different binocular fusion strategies. Methods A retrospective cohort of 353 patients with type 2 diabetes mellitus （T2DM） admitted to the Endocrinology Department of Jiangdu People′s Hospital Affiliated to Yangzhou University between December 2022 and March 2024 was analyzed. Patients were divided into DKD （n = 114） and non-diabetic kidney disease （NDKD）（n = 239） group based on the presence of DKD. First， a U-Net-based pre-trained automatic segmentation model was developed to process panoramic fundus retinal images. Subsequently， left and right eye deep learning models were constructed using ResNet152 under a five-fold cross-validation framework （70% training， 30% validation）. Three binocular fusion strategies were implemented： result fusion， feature fusion， and image fusion models. Model performance was evaluated using the area under the receiver operating characteristic （ROC） curve （AUC）. DeLong test was used to compare AUC differences among models， while net reclassification index （NRI） and decision curve analysis （DCA） were used to assess clinical utility. Results Six prediction models were developed： clinical parameter model， left fundus model， right fundus model， binocular image fusion model， binocular result fusion model， and binocular feature fusion model. The Transformer-based binocular feature fusion model achieved the highest AUC in both training and validation sets （0.864 and 0.658， respectively）. DeLong tests revealed significant AUC superiority of the Transformer model over the other five models in the training set （all P < 0.001）， though no significant differences were observed in the validation set （all P > 0.05）. NRI analysis showed negative values for all comparisons with the Transformer model （training set： -0.255， -0.244， -0.289， -0.426， -0.163； validation set： -0.060， -0.016， -0.028， -0.105， -0.033， respectively）， indicating its optimal predictive performance. DCA further demonstrated greater net benefit for the Transformer-based fusion model. Conclusions The deep learning model constructed using early fundus lesions without manual segmentation in pan-retinal images can predict DKD. The Transformer-based fusion strategy present the best performance， providing a novel approach for further optimization and development of tools to predict DKD in the future.

Key words: type 2 diabetes mellitus, diabetic kidney disease, convolutional neural network, fusion, deep learning

CLC Number:

R774.1

Dan ZHU,Wanjun LU,Ying ZHU,Jinlu CAO,Yingzi CHEN. Developing an unsupervised deep learning model for diabetic nephropathy prediction using panoramic fundus retinal images[J]. The Journal of Practical Medicine, 2025, 41(22): 3598-3608.

Figures/Tables 11

Fig.1

Tab.1

Baseline clinical characteristics of the training and validation sets"

项目	训练集		t/Z/χ2值	P值	验证集		t/Z/χ2值	P值
项目	NDKD组	DKD组	t/Z/χ2值	P值	NDKD组	DKD组	t/Z/χ2值	P值
例数	167	80			72	34
年龄/岁	57.00（53.00，64.00）	60.05（56.00，69.00）	-2.994	0.003	60.08 ± 10.79^*	61.82 ± 11.59^*	-0.757	0.451
性别/［例（%）］			0.095	0.758			0.027	0.868
男	80（47.9）	40（50.0）			33（45.8）	15（44.1）
女	87（52.1）	40（50.0）			39（54.2）	19（55.9）
糖尿病病程/年	10（6.00，17.00）	12（8.25，20.00）	-2.282	0.022	10（6.25，15.00）	12（6.75，20.00）	-1.305	0.192
BMI/（kg/m2）	23.78（21.63，25.40）	23.59（22.20，25.67）	-0.249	0.803	23.79（21.39，25.15）	25.25（22.97，28.15）	-2.670	0.008
BF/%	29.19（24.03，36.13）	30.34（24.45，37.41）	-0.939	0.348	28.46 ± 10.81^*	33.33 ± 8.65^*	-2.295	0.024
吸烟史（有）/［例（%）］	26（15.6）	38（47.5）	28.728	0.000	14（19.4）	18（52.9）	12.295	< 0.001
高血压病史（有）/［例（%）］	80（47.9）	56（70.0）	10.672	0.001	33（45.8）	21（61.8）	2.345	0.126
冠心病病史（有）/［例（%）］	34（20.4）	26（32.5）	4.335	0.037	16（22.2）	13（38.2）	2.980	0.084
主动脉弓钙化（有）/［例（%）］	78（46.7）	46（57.5）	2.521	0.112	33（45.8）	19（55.9）	0.933	0.334
冠状动脉钙化（有）/［例（%）］	68（40.7）	40（50.0）	1.894	0.169	26（36.1）	16（47.1）	1.157	0.282
糖尿病周围神经病变（有） /［例（%）］	66（39.5）	33（41.3）	0.067	0.795	44（61.1）	13（38.2）	4.862	0.027
糖化血红蛋白 /%	9.70（8.40，11.00）	9.70（8.00，11.00）	-0.469	0.639	9.83 ± 1.78^*	9.63 ± 2.72^*	0.451	0.653
尿酸/（mg/dL）	281.90（229.60，329.90）	340.85（278.53，401.33）	-4.702	0.000	261.5（207.93，335.25）	305.75（259.78，382.40）	-2.156	0.031
总胆红素/（mg/dL）	9.90（7.30，12.80）	8.75（5.20，11.75）	-2.180	0.029	9.20（6.90，11.98）	8.75（6.45，15.80）	-0.108	0.914
直接胆红素/（mg/dL）	4.00（3.10，4.80）	3.90（2.43，4.60）	-2.060	0.039	3.80（2.93，4.48）	4.00（3.05，5.30）	-0.928	0.353
总胆汁酸/（μmol/L）	3.25（2.69，4.07）	3.25（2.63，3.92）	-0.354	0.723	3.45（2.85.4.23）	3.74（2.74，4.52）	-0.798	0.430
白细胞计数/（10⁹·L ^-¹）	6.15（5.21，7.38）	6.68（5.44，7.70）	-1.336	0.182	6.45（5.57，7.54）	6.11（5.19，7.92）	-0.690	0.490
血红蛋白/（g/dL）	137.00（126.00，147.00）	131.00（115.25，139.50）	-3.165	0.002	135.50（122.76，146.50）	132.35（119.50，140.00）	-1.107	0.268
中性粒细胞计数/（10⁹·L ^-¹）	3.89（3.08，4.92）	4.29（3.23，5.37）	-1.400	0.162	4.23（3.27，5.14）	3.82（2.90，5.74）	-0.042	0.675
淋巴细胞计数（x ± s）/（10⁹·L ^-¹）	1.64 ± 0.61	1.63 ± 0.69	0.061	0.951	1.67（1.27，2.10）	1.50（1.12，1.84）	-1.570	0.116
中性粒细胞/淋巴细胞比值	2.43（1.75，3.55）	2.65（1.97，4.15）	-1.358	0.174	2.31（1.70，3.49）	2.51（1.80，4.44）	-0.745	0.457
总胆固醇/（mg/dL）	4.15（3.62，4，79）	4.23（3.74，5.10）	-1.071	0.284	4.43（3.59，5.13）	4.64（4.05，5.19）	-0.755	0.450
甘油三酯/（mg/dL）	1.43（1.04，2.04）	1.74（1.08，2.22）	-1.285	0.199	1.36（0.86，2.14）	1.99（1.08，3.25）	-2.342	0.019
低密度脂蛋白/（mg/dL）	2.27（1.79，2.81）	2.40（1.85，3.04）	-0.914	0.361	2.42（1.91，3.08）	2.46（1.81，3.19）	-0.203	0.839
高密度脂蛋白/（mg/dL）	1.18（1.04，1.33）	1.19（1.01，1.37）	-0.088	0.930	1.24（1.08，1.47）	1.26（1.03，1.46）	-0.328	0.743
LDL/HDL比值	1.92（1.42，2.46）	1.94（1.46，2.50）	-0.482	0.629	1.92（1.51，2.70）	1.89（1.30，2.32）	-0.647	0.518

Tab.1

Fig.2

Fig.3

Fig. 4

Fig.5

Tab.2

Fig.6

Fig.7

Fig.8

Fig. 9

References 38

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队列	模型算法	模型名称	准确度	AUC（95%CI）	敏感度	特异度
训练集	SVM	临床参数模型	0.725	0.677（0.602 ~ 0.752）	0.512	0.626
	ResNet152	左眼底模型	0.640	0.698（0.630 ~ 0.767）	0.705	0.575
		右眼底模型	0.636	0.677（0.606 ~ 0.749）	0.700	0.605
		双通道图像融合模型	0.534	0.596（0.523 ~ 0.669）	0.725	0.443
	ResNet152 + Ensemble	双眼结果融合模型	0.721	0.741（0.674 ~ 0.808）	0.700	0.731
	ResNet152 + Transformer	双眼特征融合模型	0.818	0.864（0.817 ~ 0.911）	0.737	0.856
验证集	SVM	临床参数模型	0.689	0.562（0.434 ~ 0.689）	0.382	0.633
	ResNet152	左眼底模型	0.698	0.616（0.497 ~ 0.736）	0.500	0.692
		右眼底模型	0.594	0.598（0.481 ~ 0.716）	0.706	0.542
		双通道图像融合模型	0.679	0.541（0.415 ~ 0.667）	0.324	0.647
	ResNet152 + Ensemble	双眼结果融合模型	0.689	0.632（0.514 ~ 0.750）	0.559	0.750
	ResNet152 + Transformer	双眼特征融合模型	0.713	0.658（0.547 ~ 0.768）	0.706	0.769

Developing an unsupervised deep learning model for diabetic nephropathy prediction using panoramic fundus retinal images

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