一种基于眼底图像病灶分割的多因素糖尿病肾病进展预测方法

本发明提供了一种基于眼底图像病灶分割的多因素糖尿病肾病进展预测方法，该方法包括：1)收集病人彩色眼底图像和临床信息作为样本数据；2)对彩色眼底图像预处理，提取眼底区域；3)对图像尺寸归一化以适应网络结构；4)构建和训练深度学习模型，对眼底图像进行病灶分割；5)利用分割结果提取病灶面积占比特征；6)将病灶面积占比与患者的临床数据相结合，根据尿蛋白变化形成肾病进展高风险和低风险两类标签，构建多因素数据集；7)使用多因素数据集训练多因素糖尿病肾病进展预测模型，利用随机森林算法进行建模；8)对糖尿病肾病患者的眼底图像进行病灶分割和特征提取，将病灶特征和临床信息输入训练好的多因素糖尿病肾病进展预测模型中，输出糖尿病肾病进展预测结果。本方法可广泛地应用于对糖尿病肾病进展进行预测。