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基于深度學習的視網(wǎng)膜分支動脈阻塞分割
郭超; 張格致; 周寧浩; 施巍; 王澤廷; 朱偉芳; 石霏 蘇州大學電子信息學院; 蘇州大學計算機科學與技術學院; 江蘇蘇州215006
關鍵詞：視網(wǎng)膜分支動脈阻塞 光學相干斷層掃描 深度學習 條件生成對抗網(wǎng)絡
摘要：視網(wǎng)膜疾病如視網(wǎng)膜動脈阻塞等的早期診斷和治療是預防永久性視力損傷的關鍵。為輔助臨床眼科醫(yī)生更快、更準確地診斷視網(wǎng)膜疾病,提出一種基于深度學習的視網(wǎng)膜分支動脈阻塞分割的方法。首先,將三維視網(wǎng)膜光學相干斷層掃描圖像轉換為二維B超掃描圖像,通過二值化、仿射變換等方法提取視網(wǎng)膜區(qū)域作為感興趣區(qū)域;然后將感興趣區(qū)域送入條件生成對抗網(wǎng)絡進行訓練,實現(xiàn)BRAO病變區(qū)域分割;最后,采用腐蝕、閉運算等形態(tài)學運算排除假陽性。在20張來自20雙眼睛、包含BRAO急性期和萎縮期視網(wǎng)膜OCT圖像上進行四折交叉驗證,平均正確率、真陽性率、假陽性率分別為94.7%、92.1%、5.0%,表明BRAO分割方法有效。
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