一种预测白内障超声乳化术后发生角膜水肿的辅助分析模型制造技术

本发明专利技术公开了一种预测白内障超声乳化术后发生角膜水肿的辅助分析模型，属于医疗技术领域，所述模型是以超声乳化手术前的最佳矫正视力BCVA与手术中超声乳化过程的累积释放能量CDE作为指标，构建列线图，即得；其中，所述列线图包括五条线段，每条线段上标注有固定刻度，并固定每条线段的相对位置，所述五条线段从上至下依次为：BCVA与CDE赋分线段、BCVA值线段、CDE值线段、BCVA与CDE赋分的总合线段以及发生角膜水肿的概率线段；本发明专利技术的预测模型仅使用两项临床常见数据即可完成较为准确的预测，使用条件对数据要求低，方便实用，准确率高，可以帮助眼科医生在超声乳化术后快速、准确地判断角膜水肿发生风险，辅助眼科医生在临床工作中的决策。床工作中的决策。床工作中的决策。

【技术实现步骤摘要】
处对齐；所述CDE值线段的刻度“2”与BCVA与CDE赋分线段的刻度“10”对齐；所述发生角膜水肿的概率线段的起始点与BCVA与CDE赋分的总合线段的刻度“10”对齐，终点与BCVA与CDE赋分线段的刻度“61”对齐。
[0009]作为优选的技术方案：所述超声乳化手术前的最佳矫正视力与手术中超声乳化过程的累积释放能量指标的确定，是通过copula熵的变量筛选及多元Logistic回归得到。
[0010]其中，本专利技术的“最佳矫正视力”(best corrected visual acuity，BCVA)，是由医院的眼科专科医师或技师在白内障患者手术前测定的最佳矫正视力，
[0011]手术中超声乳化过程的累积释放能量(cumulative dissipated energy，CDE)，是白内障超声乳化手术过程中，在对晶状体进行超声乳化时，由手术设备记录的累积释放能量。
[0012]本申请专利技术人在与超声乳化术后发生角膜水肿可能相关的临床数据指标中，经过copula熵的变量筛选得到部分临床数据指标用于进行多元Logistic回归；
[0013]多元Logistic回归结果显示白内障患者进行超声乳化手术前的最佳矫正视力与手术中超声乳化过程的累积释放能量与超声乳化术后发生角膜水肿显著相关，根据此两项指标在多元Logistic回归中结果的图形化得到列线图；
[0014]根据BCVA与CDE的具体临床数据及其在多元Logistic回归中的结果绘制了BCVA与CDE两条线段及刻度；
[0015]BCVA与CDE两项指标在列线图内被分别赋分，所赋分数以固定比例对应在Points线段中；
[0016]BCVA与CDE两项指标的赋分相加的总和以固定比例绘制为Total Points线段与其相对应的代表角膜水肿发生风险的Risk of CE线段。
[0017]与现有技术相比，本专利技术的优点在于：
[0018](1)首次提供了一种用于准确预测白内障超声乳化术后发生角膜水肿的辅助分析模型，填补了眼科医生临床工作中的空白；
[0019](2)本专利技术的预测模型可以帮助眼科医生在超声乳化术后快速、准确地判断角膜水肿发生风险，辅助眼科医生在临床工作中的决策；
[0020](3)本专利技术的预测模型仅使用两项临床常见数据即可完成较为准确的预测，使用条件对数据要求低，方便实用，准确率高。
附图说明
[0021]图1为本专利技术的预测模型结构示意图；
[0022]图2为决策曲线图。
[0023]图1中，BCVA：目标白内障患者进行超声乳化术前的最佳矫正视力；CDE：手术中超声乳化过程的累积释放能量；Points：BCVA与CDE的赋分；Total Points：BCVA与CDE赋分的总合；Risk of CE：发生角膜水肿的概率。
具体实施方式
[0024]下面将结合附图对本专利技术作进一步说明。
[0025]实施例1：
[0026]一种预测白内障超声乳化术后发生角膜水肿的辅助分析模型，其构建方法为：
[0027]本实施例使用的临床数据来源于一项已经完成的临床随机对照试验(AGSPC试验)框架下的178例超声乳化术数据；具体而言，该178例白内障超声乳化术的临床数据，均源自于从2021年3月到2022年3月，在中国北京的解放军总医院第一医学中心确诊为年龄相关性白内障，并进行了超声乳化术的白内障患者；
[0028]在收集的临床数据中包含了共17个可能影响手术后发生角膜水肿的临床指标，分别是：性别、年龄、高血压病史、糖尿病病史、术前最佳矫正视力、术前眼压、晶状体核硬度、眼轴长度、前房深度、晶状体厚度、中央角膜厚度、角膜内皮细胞密度、手术使用液流系统类型、累积释放能量、超声时间、灌注液用量和总抽吸时间；通过计算这些临床指标与发生角膜水肿情况之间的copula熵进行变量筛选，选择大于17个copula熵中位数的8个临床指标进行多元Logistic回归。多元Logistic回归的结果显示“累积释放能量”(CDE)与患者手术前的“最佳矫正视力”(BCVA)与手术后角膜水肿的发生显著相关；
[0029]所有计算过程均使用R软件(4.1.3)进行，17个变量与角膜水肿之间的copula熵在R软件中主要使用copent包进行。具体代码如下：
[0030][0031][0032][0033]选择大于17个copula熵中位数的8个临床指标进行多元Logistic回归作为变量筛选过程，多元Logistic回归的结果显示“累积释放能量”(CDE)与患者手术前的“最佳矫正视力”(BCVA)与手术后角膜水肿的发生显著相关，并以此结果在R软件中生成列线图，具体代码如下：
[0034]library(rms)
[0035]library(readr)
[0036]mydata<
‑
read.csv(
″
shuizhong.csv
″
)
[0037]mydata$edema<
‑
as.factor(mydata$edema)
[0038]mydata$gender<
‑
as.factor(mydata$gender)
[0039]mydata$NH<
‑
as.factor(mydata$NH)
[0040]mydata$hbp<
‑
as.fact or(mydata$hbp)
[0041]mydata$dia<
‑
as.factor(mydata$dia)
[0042]mydata$fludics<
‑
as.factor(mydata$fludics)
[0043]View(mydata)
[0044]summary(mydata)
[0045]dd<
‑
datadist(mydata)
[0046]options(datadist＝
″
dd
″
)
[0047]#Logistic回归
[0048]fit<
‑
1rm(edema～age+bcva+NH+1t+cde+us+tat+efu，data＝mydata，x＝T，y＝T)
[0049]fit
[0050]#result：bcva\cde
[0051]fitt<
‑
lrm(edema～bcva+cde，data＝mydata，x＝T，y＝T)#，family＝binomial
[0052]fitt
[0053]summary(fitt)
[0054]nom<
‑<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种预测白内障超声乳化术后发生角膜水肿的辅助分析模型，其特征在于：所述模型是以超声乳化手术前的最佳矫正视力与手术中超声乳化过程的累积释放能量CDE作为指标，构建列线图，即得；其中，所述列线图包括五条线段，每条线段上标注有固定刻度，并固定每条线段的相对位置，所述五条线段从上至下依次为：BCVA与CDE赋分线段、BCVA值线段、CDE值线段、BCVA与CDE赋分的总合线段以及发生角膜水肿的概率线段。2.根据权利要求1所述的预测白内障超声乳化术后发生角膜水肿的辅助分析模型，其特征在于：所述BCVA与CDE赋分线段的刻度为0
‑
100，所述BCVA值线段的刻度为0
‑
1，所述CDE值线段的刻度为0
‑
20，所述BCVA与CDE赋分的总合线段的刻度为0
‑
110，所述发生角膜水肿的概率线段的刻度为0.001
‑<...

【专利技术属性】
技术研发人员：叶子，李朝辉，罗昱，
申请(专利权)人：中国人民解放军总医院第三医学中心，
类型：发明
国别省市：