May, 2024

全自动基于 OCT 的组织筛查系统

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TL;DR本研究介绍了一种专用于高通量筛选应用的基于光学相干断层扫描（OCT）的影像系统，利用 OCT 非侵入性、高分辨率的能力，系统配备了一个定制的电动平台和组织检测功能，实现了样本之间自动、连续的成像。基于 Transformer 的深度学习分割算法进一步确保鲁棒、一致且高效的读数满足筛选分析的标准。通过使用小鼠视网膜退化模型的视网膜外植物培养进行验证，该系统提供了组织对治疗的反应的鲁棒、快速、可靠、无偏差和全面的读数。这种全自动 OCT 系统标志着组织筛选领域的重大进展，有望改变药物研发以及其他相关研究领域。
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发现论文，激发创造
  • OCT2Confocal: 基于 3D CycleGAN 的视网膜 OCT 图像到共聚焦显微镜的转换

    应用 3D 循环 GAN 框架，无创生成视网膜共聚焦图像，从而进一步增强眼科诊断和监测能力。

    Nov, 2023

  • 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

  • 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

  • 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

  • 基于深度学习的手工处理流水线蒸馏，实现光学相干断层扫描视网膜脉络膜分割的高效自动化

    该研究介绍了一种全自动和高效的脉络膜分割方法 DeepGPET，旨在补充基于当前浅表视网膜血管的血管表型，协助量化脉络膜参数，如厚度和面积，并在不引入主观性的情况下减少手动干预。

    Jul, 2023

  • 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

  • 基于深度学习的单次扫描光学相干断层扫描血管造影图像提取

    本研究提出一种利用一次重复 OCT 扫描生成 OCTA 图像的血管提取流程，基于卷积投影利用更好地学习图像块之间的空间关系的 Vasculature Extraction Transformer（VET）实现。与使用四次重复 OCT 扫描的 SV-OCTA 及 ED-OCTA 获得的 OCTA 图像相比，VET 提取的 OCTA 图像展现出中等的质量和更高的图像对比度，同时将所需数据采集时间从大约 8 秒缩短到了大约 2 秒。根据视觉观察，VET 在使用具有挑战性的颈部和面部 OCTA 数据的区域中优于 SV 和 ED 算法。该研究表明，VET 具有从快速一次重复的 OCT 扫描中提取血管图像的能力，从而有助于对患者进行准确的诊断。

    Apr, 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

  • 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

  • 前段眼节光学相干断层扫描图像中的细胞检测进展

    自动化框架在前房光学相干断层扫描图像中检测细胞，实现超越当前技术的性能，从而改善前睫病的诊断和研究。

    Jun, 2024