南方科技大学知识苑(SUSTech KC): 一种基于OCT图像的深度学习I和II型wAMD辅助分型方法

题名	一种基于OCT图像的深度学习I和II型wAMD辅助分型方法
作者	沈俊勇 ; 龚雁 ; 胡衍 ; 廖燕红 ; 杨建龙 ; 赵一天 ; 刘江
发表日期	2021
DOI	10.3760/cma.j.cn115909-20210204-00046
发表期刊	中华眼视光学与视觉科学杂志影响因子和分区
ISSN	1674-845X
卷号	23 期号:8页码:615-621
摘要	目的：:探讨基于光学相干断层扫描（OCT）图像的深度学习算法用于湿性年龄相关性黄斑变性（wAMD）的分型的可行性以达到辅助眼科疾病诊断的目的。方法：:数据使用2018年6月至2019年6月在宁波市眼科医院门诊确诊为wAMD患者39例（46眼）。首先将资深眼科专家提供的每例患者AMD等级作为分型算法的金标准，再使用Resnet34模型结构输出预测分型结果并与金标准对比，不断进行参数微调直到损失收敛，最终实现自动判断患者疾病等级。结果：:使用已训练的模型进行所有测试病例的预测，基于正确的病例数与所有测试病例数的比例作为算法最终的准确率，结果表明深度学习网络方法分型准确率，与普通医师wAMD分型准确率相比，高出20%。通过梯度加权的类激活映射可视化模型诊断依据可作为临床医师诊断的参考。结论：:深度学习经OCT图像数据训练后对wAMD分型的准确率明显高于普通医师对wAMD的分型准确率。基于深度学习算法的wAMD分型结果可用于疾病的辅助诊断，缓解国内专业眼科医师紧缺的现状。
关键词	深度学习湿性年龄相关性黄斑变性病灶分型光学相干断层扫描
相关链接	[万方记录]
收录类别	SCI
语种	中文
学校署名	第一 ; 通讯
引用统计	被引频次[WOS]：0
成果类型	期刊论文
条目标识符	http://sustech.caswiz.com/handle/2SGJ60CL/253000
专题	工学院_计算机科学与工程系
作者单位	1.南方科技大学计算机科学与工程系，深圳　518055 2.宁波市眼科医院，宁波　315041 3.中国科学院宁波工业技术研究院　慈溪生物医学工程研究所，宁波　315201
推荐引用方式 GB/T 7714	沈俊勇,龚雁,胡衍,等. 一种基于OCT图像的深度学习I和II型wAMD辅助分型方法[J]. 中华眼视光学与视觉科学杂志,2021,23(8):615-621.
APA	沈俊勇.,龚雁.,胡衍.,廖燕红.,杨建龙.,...&刘江.(2021).一种基于OCT图像的深度学习I和II型wAMD辅助分型方法.中华眼视光学与视觉科学杂志,23(8),615-621.
MLA	沈俊勇,et al."一种基于OCT图像的深度学习I和II型wAMD辅助分型方法".中华眼视光学与视觉科学杂志 23.8(2021):615-621.

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文件名称/大小	文献类型	版本类型	开放类型	使用许可	操作
一种基于OCT 图像的深度学习 I 和（2060KB）	--	--	限制开放	--