视网膜动静脉管径比与妊娠期高血压疾病严重程度及妊娠结局的关系

目的探讨视网膜动静脉管径比(AVR)与妊娠期高血压疾病严重程度及妊娠结局的关系。方法选取2020年1月至2022年1月安徽省妇幼保健院收治的150例妊娠期高血压疾病患者为研究对象。按照疾病严重程度将患者分为妊娠高血压组(53例)、轻度子痫前期组(50例)、重度子痫前期组(47例);比较三组视网膜AVR,分析视网膜AVR与妊娠期高血压疾病严重程度的关系。根据妊娠结局将患者分为妊娠结局良好组(118例)、妊娠结局不良组(32例);分析妊娠期高血压疾病患者不良妊娠结局的影响因素。结果重度子痫前期组视网膜AVR低于轻度子痫前期组、妊娠高血压患组;轻度子痫前期组视网膜AVR低于妊娠高血压组,差异有统计学意义(P<0.05)。视网膜AVR与妊娠组高血压疾病严重程度呈负相关(r=-0.783,P<0.05)。妊娠结局良好组与妊娠结局不良组24 h尿蛋白定量、中性粒细胞计数、胎盘生长因子、视网膜AVR<2/3者占比比较,差异有统计学意义(P<0.05)。24 h尿蛋白定量(OR=1.046)、中性粒细胞计数(OR=1.473)、视网膜AVR<2/3(OR=7.272)是妊娠期高血压患者不良妊娠结局的危险因素(P<0.05)。结论视网膜AVR与妊娠期高血压疾病严重程度、妊娠不良结局均相关。

基于Hesse矩阵和多尺度分析的视网膜动静脉血管管径测量方法

许多全身性疾病会引起视网膜血管管径及动静脉血管管径比例(Arteriolar-to-Venular diameter Ratios,AVR)的变化,因此对视网膜血管管径进行准确的量化分析对病情诊断具有重要的意义。该文提出一种视网膜动静脉血管管径及AVR的自动测量方法。首先,在分割血管网络的基础上,依据Hesse矩阵检测线状结构的优势,结合多尺度分析准确定位血管方向并计算血管管径;然后利用广义回归神经网络(General Regression Neural Network,GRNN)分类器对动静脉血管骨架线上的点进行准确分类;最后计算感兴趣区域(Region Of Interest,ROI)内的AVR。对REVIEW和DRIVE数据库进行实验,验证了所提方法的有效性。