Nov, 2023

Polar-Net：一种用于 OCTA 图像中阿尔茨海默病检测的临床友好模型

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TL;DR我们提出了一种名为 Polar-Net 的新型深度学习框架，将 OCTA 图像从笛卡尔坐标系映射到极坐标系，实现了基于 ETDRS 网格的区域分析方法，并结合临床先验信息提高性能，这有助于了解模型在检测 AD 时的决策过程和其与临床观察的一致性。通过对私有和公共数据集的评估，我们证明了 Polar-Net 优于现有的最先进方法，并为视网膜血管变化与 AD 之间的关联提供了更有价值的病理证据。
optical coherence tomography angiographyalzheimer's diseaseretinal microvasculaturepolar-netetdrs grid
发现论文，激发创造
  • 使用光学相干层析成像和血管造影自动诊断阿尔茨海默病的调查

    本研究对视网膜光学相干断层扫描技术与深度学习算法在阿尔茨海默病和认知损害的自动化诊断方面的应用进行了系统性综述，发现开放的阿尔茨海默病相关光学相干断层扫描数据集的不足是制约该领域进展的主要问题。

    Sep, 2022

  • Optic-Net：一种新型卷积神经网络用于诊断光学断层扫描图像中的视网膜疾病

    本研究提出一种卷积神经网络架构，能够成功区分不同视网膜层的退化以及其潜在的疾病原因，准确率达到 99.8%，100%。此外，这种架构可以实时预测视网膜疾病，同时表现优于人类诊断医师。

    Oct, 2019

  • RetiNet: OCT 体数据中自动识别 AMD

    本研究提出了一种基于卷积神经网络的半监督学习方法，利用光学相干断层扫描成像技术对视网膜疾病进行自动识别，并取得了良好的效果。

    Oct, 2016

  • DISCOVER: 光学相干断层扫描血管造影的 2D 多视图总结用于自动糖尿病性视网膜病变诊断

    该研究使用光学相干断层扫描血管造影技术（OCTA）对糖尿病视网膜病变进行自动评估，通过优化的二维摘要和分类流程，提供了比三维分类更好、更易解释的结果。

    Jan, 2024

  • 一种准确高效的用于 OCTA 血管分割的神经网络和一个新数据集

    本研究提出了一种准确高效的神经网络，用于光相干断层扫描血管成像（OCTA）中视网膜血管的分割，通过在完整分辨率卷积网络中应用改进的循环 ConvNeXt 模块实现了与其他 SOTA 方法相当的准确性，且具有更少的参数和更快的推理速度（比 U-Net 轻 110 倍且快 1.3 倍），非常适合工业应用，同时构建了一个包含 918 个 OCTA 图像及其相应血管注释的新数据集，该数据集通过 Segment Anything Model（SAM）的协助进行半自动注释，极大地提高了注释速度，研究代码和数据集可从给出的 URL 获取。

    Sep, 2023

  • 用深度学习网络来纠正 3D OCT 视网膜图像中的轴向和冠状眼动

    提出基于深度学习的神经网络来校正 OCT 图像中的运动伪影，并在实验中表明该方法可以有效地校正运动伪影，恢复视网膜的整体曲率，并能够推广到各种疾病和分辨率。

    May, 2023

  • 基于深度学习的 OCT 图像聚类用于年龄相关性黄斑变性生物标记的发现（Pinnacle 研究报告 4）

    通过对大规模视网膜光学相干断层扫描图像进行深度学习，我们提出了一种基于对比学习的生物标志物提议系统来加速年龄相关性黄斑变性的生物标志物发现，此系统超越了已建立的临床分级系统所使用的标志物集合，为进一步发现新的预后性生物标志物提供了可能。

    Mar, 2024

  • 使用人工智能从结构性光学相干断层扫描生成视网膜流动图

    通过使用来自光学相干断层扫描血管造影 (OCTA) 的图像训练 AI 算法，我们可以通过标准的结构性光学相干断层扫描 (OCT) 图像来生成血管图，且模型的性能在微血管灌注方面与 OCTA 不相上下，表现明显优于专家临床医生的操作水平，并绕过了专家标注的负担和限制。这为医学成像提供了一种新的应用方法。

    Feb, 2018

  • OCT-SelfNet: 用于广义和稳健视网膜疾病检测的自监督多模态数据框架

    我们的研究提出了一种自我监督的强大机器学习框架 OCT-SelfNet，用于使用光学相干断层扫描 (OCT) 图像检测眼部疾病，通过结合多个机构的数据集，采用两阶段训练方法（自我监督预训练和有监督微调），并基于 SwinV2 主干结构的遮罩自编码器解决了实际临床应用部署的问题。广泛的实验表明，我们的方法在所有测试中均获得超过 77% 的 AUC-ROC 性能，而基线模型 Resnet-50 的性能不到 54%。此外，根据 AUC-PR 指标，我们的方法达到了 42% 以上的性能，相比基线模型的 33%，性能提升了至少 10%，这显示了我们方法的潜力和在临床设置中的实用性。

    Jan, 2024

  • 使用模拟光学相干断层扫描血管造影技术进行详细视网膜血管分割，无需人工注释

    采用基于空间殖民化的仿真方法和三个对比适应管道，以更快、更真实地合成 OCTA，表现出优异的性能，能更好地补足深度学习方法不足。

    Jun, 2023