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Association of Cardiovascular Mortality and Deep Learning-Funduscopic Atherosclerosis Score derived from Retinal Fundus Images.

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Abstract:

PURPOSE:The prediction of atherosclerosis using retinal fundus images and deep learning has not been shown possible. The purpose of this study is to develop a deep learning model which predicts atherosclerosis using retinal fundus images and to verify its clinical implications by conducting a retrospective cohort analysis. DESIGN:Retrospective cohort study. METHODS:The database at Health Promotion Center of Seoul National University Hospital (HPC-SNUH) was used. The deep learning model was trained on 15,408 images to predict carotid artery atherosclerosis, which we named the deep learning-funduscopic atherosclerosis score (DL-FAS). We constructed a retrospective cohort of participants aged 30-80 years who had completed elective health check-ups at HPC-SNUH. Using DL-FAS the as the main exposure, we followed participants for the primary outcome of death due to CVD until Dec. 31st, 2017. RESULTS:For predicting carotid artery atherosclerosis among testing-set subjects, the model achieved an AUROC, AUPRC, accuracy, sensitivity, specificity, positive predictive value, and negative predictive value of 0.713, 0.569, 0.583, 0.891, 0.404, 0.465, and 0.865 respectively. The cohort comprised of 32,227 participants, 78 CVD deaths, and 7.6-year median follow-up. Those with DL-FAS greater than 0.66 had an increased risk of CVD deaths compared to DL-FAS<0.33 (HR, 95%CI; 8.83, 3.16-24.7). Risk association was significant among intermediate and high Framingham risk score (FRS) subgroups. The DL-FAS improved the concordance by 0.0266 (95% CI, 0.0043-0.0489) over the FRS-only model. Relative integrated discrimination index (IDI) was 20.45% and net reclassification index (NRI) was 29.5%. CONCLUSIONS:We developed a deep learning model which can predict atherosclerosis from retinal fundus images. The resulting DL-FAS was an independent predictor of CVD deaths when adjusted for FRS and added predictive value over FRS.

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AMERICAN JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY

AM J OPHTHALMOL
最新影响因子：5.488 期刊ISSN：0002-9394 CiteScore：3.64
出版周期：Monthly 是否OA：YES 出版年份：1884

期刊官方网址：http://www.ajo.com/

期刊投稿地址：

自引率：6.80% 研究方向：医学-眼科学
出版地区：UNITED STATES

SCI期刊coverage：Science Citation Index Expanded（科学引文索引扩展）

NCBI查询：PubMed Central (PMC)链接全文检索(pubmed central)

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AMERICAN JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY 期刊简介

英文简介：

The American Journal of Ophthalmology is a peer-reviewed, scientific publication directed to ophthalmologists and visual science specialists describing clinical investigations, clinical observations, and clinically relevant laboratory investigations related to ophthalmology.

中文简介：（来自Google、百度翻译）

《美国眼科杂志》是一份经过同行评审的科学刊物，面向眼科医生和视觉科学专家，描述与眼科相关的临床调查、临床观察和临床相关实验室调查。

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SJR：3.184
SCLmago期刊等级衡量经过加权后的期刊受引用次数，引用次数的加权值由施引期刊的学科领域和声望(SJR)决定。
SNIP：2.186
每篇文章中来源出版物的标准化影响将实际受引用情况对照期刊所属学科领域中预期的受引用情况进行衡量。

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AMERICAN JOURNAL OF OPHTHALMOLOGY 投稿经验

(由下方点评分析获得，4人参与，5652人阅读）

  • 偏重的研究方向：
    青光眼 (1) 眼眶病 (1) 医学 (1) 眼科学 (1)
  • 投稿录用比例：
    暂无
  • 审稿速度：
    平均3个月的审稿周期(非官方数据)

最新评论(不代表本站观点)

  • avatar

    liting7111

    投稿当天被拒，没送审，不耽误时间，也挺好的。
    2020-06-18
  • avatar

    liting7111

    研究方向：医学 眼科学

    审稿时间： 4个月内

    眼科学方面的老牌杂志，审稿人给了大修，感觉接收很有希望。
    2020-01-28
  • avatar

    liting7111

    研究方向：青光眼

    审稿时间： 2个月内 接受率： 比较困难（25%命中）

    4月中旬投稿，5月底大修，虽然是大修，也只有一条是内容修改意见，剩下的都是对文章格式的要求，后面又经历两次小修，第二次小修要求进行语言润色，8月初接受了。
    2019-12-15
  • avatar

    liting7111

    研究方向：眼眶病

    接受率： 比较困难（25%命中）

    抽空写了篇，投稿一周状态显示Exec. Editor Complete，有谁知道这是什么意思吗？我还有篇临床文章被拒了，这篇不会也被拒了吧。
    2019-08-19

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