【摘 要】
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黄斑裂孔(Macular Hole,MH)和黄斑囊样水肿(Cystoid Macular Edema,CME)是临床较为常见的视网膜病变,都会造成中心视力的严重损害,甚至失明。光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,OCT)因其高分辨率、无侵入性、快速成像等特点,广泛应用于MH和CME的临床检查与诊断。基于视网膜OCT图像的MH和CME联合自动分割以及定量分
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黄斑裂孔(Macular Hole,MH)和黄斑囊样水肿(Cystoid Macular Edema,CME)是临床较为常见的视网膜病变,都会造成中心视力的严重损害,甚至失明。光学相干断层扫描技术(Optical Coherence Tomography,OCT)因其高分辨率、无侵入性、快速成像等特点,广泛应用于MH和CME的临床检查与诊断。基于视网膜OCT图像的MH和CME联合自动分割以及定量分析对其诊断与治疗具有重要意义。由于MH和CME具有复杂多样的病理特征和影像学特征,使得两者的联合分割具有很大的挑战性。本文的主要工作和创新点总结如下:提出了一种基于组空间注意力和尺度选择的OCT图像中MH和CME联合分割网络(Group Attention and Scale Selection Network,GASS-Net)。以 UNet 为基准网络,基于注意力机制设计了一种组空间注意力模块,嵌入于编解码网络的跨跃连接中,利用解码器的高级语义特征对编码器的低级特征进行加权,强化编码器的语义信息。基于多尺度理论设计了一种尺度选择模块,嵌入于编码器的各层,采用不同大小卷积核获取同一个病灶在不同尺度下的特征,利用特征均值实现不同通道特征的加权融合。为进一步提升分割性能,在GASS-Net基础上,提出了一种基于特征图2.5D融合和感兴趣区域提取的联合分割网络(Feature map-level 2.5D Fusion and ROI extraction Network,FF-Net)。基于GASS-Net的预测结果提取感兴趣区域,以缩小图像中正负样本差距。将传统的原图2.5D输入方式改进为基于特征图的2.5D融合方式,不仅实现二维切片内部特征的充分提取,还可以通过互相关计算显式建模切片间相似信息,实现特征的充分融合。本文实验采用的数据集由汕头国际眼科中心提供,共包含39个病眼,每个病眼的OCT图像包含128张二维B扫描切片图像,共计4992张图片,随机将27个病眼作为训练集、12个病眼作为测试集。基于GASS-Net,MH和CME分割结果的交并比(Intersection of Union,IoU)分别达到了 88.05%和72.67%,表明本联合分割方案具有较好的分割性能。改进后的FF-Net的分割性能得到了较大提升,MH和CME分割结果的IoU分别达到了 91.10%和82.11%,表明了基于特征图的2.5D融合和感兴趣区域提取方案的有效性。
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