换一批基于多参数角膜地形图构建顿挫期圆锥角膜辅助诊断模型
Constructing Diagnostic Support Model for Forme Fruste Keratoconus Based on Multi-Parametric Corneal Topography
摘要目的 构建基于多参数角膜地形图,利用轻量化Vision Transformer(ViT)算法构建顿挫期圆锥角膜(forme fruste keratoconus,FFKC)诊断模型.方法 回顾性纳入FFKC患者及正常对照各85例,将患者的多参数角膜地形图作为ViT模型输入,构建ResNet50、VGG16、引入双重注意力机制的DANet以及轻量级EfficientNetB0和MobileNetV3作为对照模型.通过注意力热图分析与圆锥角膜病理特征的关联,以增加模型的可解释性.结果 多参数ViT模型在多项指标上均显著优于传统模型,AUC为0.95,F1分数为0.89.多参数融合能够提升模型性能,厚度信息对模型贡献最大,权重为0.24;后表面信息次之,权重为0.21、0.20;前表面信息权重为0.19、0.18.注意力可视化显示,模型主要聚焦于角膜变薄与后表面膨隆区域,与圆锥角膜早期病理特征高度一致.结论 基于多参数角膜地形图的ViT模型在FFKC诊断任务中表现更优,多参数信息融合策略是提升模型诊断性能的关键.模型的注意力机制能够有效捕捉与圆锥角膜的主要病理特征高度相关.
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关键词
圆锥角膜诊断多参数角膜地形图深度学习可解释性注意力机制keratoconus diagnosismultiparametric corneal topographydeep learninginterpretabilityattention mechanism
分类号
R318.01（医用一般科学）
栏目名称
DOI
10.16156/j.1004-7220.2026.01.017
发布时间
2026-04-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
基金项目
国家自然科学基金（32171304）
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