Jan, 2024

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

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TL;DR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。
diabetic retinopathyoptical coherence tomography angiographyautomatic severity assessment2-d summarizationinterpretability
发现论文，激发创造
  • DRAC：基于超广角光学相干断层扫描血管造影图像的糖尿病视网膜病变分析挑战

    此研究总结并分析了利用超广角 OCTA 图像分析糖尿病视网膜病变的 DRAC (Diabetic Retinopathy Analysis Challenge) 竞赛。结果表明，数据增强、模型架构和网络的集成对于改善深度学习模型的性能至关重要。

    Apr, 2023

  • 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

  • 利用 UWF-CFP 和 OCTA 图像的深度多模态融合改进自动糖尿病性视网膜病变严重程度分类

    通过结合超广角彩色眼底照相和光学相干断层扫描血管造影成像技术，该研究提出了一种新的多模态方法，显著增强了糖尿病视网膜病变的分类性能，有望帮助更准确地早期检测糖尿病视网膜病变，改善患者的临床预后。

    Oct, 2023

  • 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

  • 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

  • 光学相干断层扫描血管造影（OCTA）血管分割的多任务学习

    本文提出了一种基于多任务学习的新型 OCTA 分割方法 (OCTA-MTL)，利用图像到 DT（距离变换）分支和自适应损失组合策略，该方法在 ROSE-2 数据集上表现出卓越的分割性能，相对于两种基线方法：单任务分割方法和使用固定损失组合的多任务分割方法。

    Nov, 2023

  • 利用视网膜 OCT 图像预测心血管疾病风险

    通过自主学习的变分自编码器 (VAE) 在光学相干断层扫描 (OCT) 图像中学习低维表示，并结合参与者的人口统计学和临床数据，使用随机森林 (RF) 分类器来识别未来心血管疾病风险，其性能较 QRISK3 评分更优，证明视网膜 OCT 成像是一种经济高效的非侵入性方法来预测心血管疾病风险。

    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

  • OCTDL：用于基于图像的深度学习方法的光学相干断层扫描数据集

    该研究使用光学相干断层扫描（OCT）技术，建立了一个开放数据集（OCTDL），其中包含 1600 多幅高分辨率 OCT 图像，针对疾病组和视网膜病理进行了标记。通过应用深度学习分类技术，对该数据集进行了疾病分类的研究。

    Dec, 2023

  • 基于空间感知 Transformer-GRU 框架的增强型青光眼诊断从 3D OCT 成像

    提出了一种新颖的深度学习框架，基于 3D 光学相干断层扫描（OCT）成像进行自动青光眼检测，取得了优于现有方法的表现，为提高临床决策支持系统和改善青光眼管理患者预后提供了重要潜力。

    Mar, 2024