简介：摘要目的：探讨基于光学相干断层扫描（OCT）图像的深度学习算法用于湿性年龄相关性黄斑变性（wAMD）的分型的可行性以达到辅助眼科疾病诊断的目的。方法：数据使用2018年6月至2019年6月在宁波市眼科医院门诊确诊为wAMD患者39例（46眼）。首先将资深眼科专家提供的每例患者AMD等级作为分型算法的金标准，再使用Resnet34模型结构输出预测分型结果并与金标准对比，不断进行参数微调直到损失收敛，最终实现自动判断患者疾病等级。结果：使用已训练的模型进行所有测试病例的预测，基于正确的病例数与所有测试病例数的比例作为算法最终的准确率，结果表明深度学习网络方法分型准确率，与普通医师wAMD分型准确率相比，高出20%。通过梯度加权的类激活映射可视化模型诊断依据可作为临床医师诊断的参考。结论：深度学习经OCT图像数据训练后对wAMD分型的准确率明显高于普通医师对wAMD的分型准确率。基于深度学习算法的wAMD分型结果可用于疾病的辅助诊断，缓解国内专业眼科医师紧缺的现状。

简介：摘要目的了解男男性行为者（MSM）性角色类型现状，分析均可型的相关特征，为HIV干预提供依据。方法2018年2—10月采用雪球抽样，对四川省绵阳市MSM的性角色、性行为等进行问卷调查和血清学检测。运用Logistic回归模型进行性角色均可型相关特征的多因素分析。结果合格问卷回收1 125份，性角色被动型35.8%，主动型25.4%，均可型38.8%。不同性角色HIV、梅毒感染率差异无统计学意义（χ2=0.132和2.181，P均>0.05）。多因素分析结果显示，在婚/离异/丧偶（OR=6.095）、县城及其他地区居住（OR=2.284）、茶室/公园/公厕/草地寻找性伴（OR=2.469）、近6个月商业性行为（OR=6.095）、近6个月多性伴（OR=1.522）者的性角色均可型的可能大，年龄35岁以上（OR=0.386、0.446）、近1年参加社区活动（OR=0.583）者的均可型可能较小。结论当地MSM性角色以均可型占比较高，茶室/公园/公厕/草地寻找性伴大部分是均可型，更可能发生多性伴和商业性行为，此人群HIV感染风险大，应针对性加强行为干预。