湿热内蕴证、肝郁脾虚证非酒精性脂肪性肝病患者眼底图像特征分析

目的 运用机器学习方法分析非酒精性脂肪性肝病（NAFLD）常见中医证型（湿热内蕴证、肝郁脾虚证）患者的眼底血管图像变化特征，以期为中医目诊及肝病证候分类提供客观依据。方法 借助眼底照相机采集NAFLD患者、健康人群的眼底血管图像，同时收集性别、年龄等一般资料，以及临床症状信息，通过改进的U-Net模型分割眼底血管，采用计算机视觉技术提取血管颜色、形态及Haralick纹理特征，并以健康人群为对照运用决策树模型建立疾病预测模型。运用SPSS 26.0及R语言分析湿热内蕴、肝郁脾虚型NAFLD患者的眼底图像特征，以及眼底图像特征与一般资料、临床症状等影响因素间的相关性。结果 (1)共纳入NAFLD患者126例，其中湿热内蕴证61例、肝郁脾虚证44例、无典型证21例，分别设为湿热内蕴组、肝郁脾虚组、无典型证组；纳入健康人110例，设为健康组。(2)基于决策树模型建立NAFLD疾病诊断模型，准确率为0.972，灵敏度为0.970，特异性为0.975,AUC为0.995，可有效用于对NAFLD患者眼底血管特征的分析。(3)在血管形态和颜色特征方面，与无典型证组比较，湿热内蕴及肝郁脾虚组血管总面积...