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[2018年IEEE第20届电子健康网络、应用与服务国际会议（Healthcom） - 捷克共和国奥斯特拉瓦（2018.9.17-2018.9.20）] 2018年IEEE第20届电子健康网络、应用与服务国际会议（Healthcom） - 基于深度学习的视网膜内层自动提取方法用于视网膜异常分析

DOI：10.1109/HealthCom.2018.8531198 出版年份：2018 更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要： 从光学相干断层扫描（OCT）图像中提取视网膜各层结构对分析视网膜病变至关重要，而人工分割这些视网膜层是一项极其繁琐的工作。近年来，深度学习因其固有的精确性和鲁棒性，在医学图像分析领域广受关注。许多研究者已运用深度学习技术从OCT图像中提取视网膜层。但据我们所知，目前尚无文献提出能针对不同视网膜病理综合征的OCT扫描实现稳健分割的框架。因此，本文提出一种基于深度卷积神经网络与结构张量（CNN-STSF）的全自动分割框架，可对正常及病变OCT扫描中的多达八层视网膜结构进行分割。该框架首先通过候选扫描计算相干张量来提取视网膜层，随后利用基于云端的深度卷积神经网络模型（该模型采用1200个视网膜层图像块训练）对代表各层的像素进行分类。框架中的CNN模型计算每层像素的概率，并将其归类至概率最高的对应层。通过在超过39,000例来自公开数据集及本地武装部队眼科研究所（AFIO）的OCT扫描数据进行测试验证，该框架以0.9375的整体分层分割准确率超越了所有现有解决方案。
作者： Taimur Hassan，Anam Usman，M. Usman Akram，M. Furqan Masood，Ubaidullah Yasin
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

提出一种基于深度卷积神经网络和结构张量的分割框架（CNN-STSF），用于从正常及病变光学相干断层扫描图像中全自动分割多达八个视网膜层。

研究成果

所提出的CNN-STSF方法在从OCT扫描图像中提取视网膜各层结构时具有极强的鲁棒性，且不受视网膜病变类型影响。这对临床医生极具价值，因为视网膜层结构是反映人眼视网膜状况的关键要素，而人工提取这些结构耗时极长。CNN-STSF的核心优势在于其能自动完成视网膜分层提取，且该特性与视网膜病变类型无关，因而全球临床均可广泛应用。

研究不足

在配备8GB内存且无专用图形处理单元（GPU）的英特尔酷睿i7 CPU上，训练AlexNet的计算时间约为10小时40分钟。这种训练速度缓慢是由于我们为减少计算量而选择的批量大小所致。

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