Research on segmentation method of OCT retinal image fluid

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.018

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Research on segmentation method of OCT retinal image fluid

更新时间：2025-09-01

- Research on segmentation method of OCT retinal image fluid
- Vol. 48, Issue 3, Pages: 364-371(2022)
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学健康科学与工程学院生物医学工程系上海介入医疗器械工程技术研究中心教育部医学光学工程中心
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.018
  CLC： R816.97;TP391.41
- Published：2022
- 稿件说明：
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Research on segmentation method of OCT retinal image fluid[J]. 2022, 48(3): 364-371.
DOI：

Research on segmentation method of OCT retinal image fluid[J]. 2022, 48(3): 364-371. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.03.018.

摘要

光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科，用于观察视网膜的形态，对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病，针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题，设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络，利用多尺度的特征提取与融合的方法，提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet

这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络。PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息，更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割。将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体(IRF)、视网膜下液体(SRF)和色素上皮脱离(PED)进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较，在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性。

Abstract

光学相干层析成像（OCT）广泛应用于眼科，用于观察视网膜的形态，对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义。由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病，针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题，设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络，利用多尺度的特征提取与融合的方法，提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet

这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络。PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息，更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割。将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体（IRF）、视网膜下液体（SRF）和色素上皮脱离（PED）进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较，在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性。

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