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[IEEE 2018年第40届医学与生物工程学会国际年会(EMBC) - 美国夏威夷檀香山(2018年7月18日-21日)] 2018年第40届IEEE医学与生物工程学会国际年会(EMBC) - 基于图最短路径与卷积神经网络的OCT流体分割<sup>*</sup>

DOI：10.1109/EMBC.2018.8512998 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 光学相干断层扫描（OCT）可用于诊断和监测与积液等病理相关的视网膜疾病。OCT获取一系列二维切片（B扫描）。本研究提出一种基于图最短路径算法和卷积神经网络（CNN）的全自动方法，用于分割和检测年龄相关性黄斑变性（AMD）、视网膜静脉阻塞（RVO）或糖尿病视网膜病变患者OCT B扫描中的三种液体类型，包括视网膜下液（SRF）、视网膜内液（IRF）和色素上皮脱离（PED）。该方法在Cirrus、Spectralis和Topcon数据集上分别实现了76.44%、92.25%和82.14%的平均Dice系数。所提方法在2017年Retouch挑战赛OCT图像液体分割中也显示出有效性。
作者： Abdolreza Rashno，Dara D. Koozekanani，Keshab K. Parhi
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

采用基于图最短路径算法和卷积神经网络（CNN）的全自动方法，对年龄相关性黄斑变性（AMD）、视网膜静脉阻塞（RVO）或糖尿病视网膜病变患者的OCT B扫描图像中的三种液体（包括视网膜下液（SRF）、视网膜内液（IRF）和色素上皮脱离（PED））进行分割与检测。

研究成果

所提出的全自动方法能有效分割和检测AMD与RVO患者OCT体积中的三类液体，在不同制造商数据集上均获得高Dice系数。该方法在2017年Retouch挑战赛中也验证了其有效性。

研究不足

该方法在信噪比较低的Cirrus数据集上表现欠佳。未来工作包括对CNN进行微调以获得更优结果，以及解决重复成像后分割结果的可重复性研究问题。

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