面向宽场光学相干断层扫描的稳健视网膜新生血管化检测
图像与视频处理
2026-04-01 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
视网膜新生血管化 (RNV) 是糖尿病性视网膜病变 (DR) 中的一种具有失明风险的发展。通过及时干预，可防止与 RNV 相关的视力丧失，因此 RNV 的临床筛查与监测成为优先事项。光学相干断层扫描血管图 (OCTA) 提供了高分辨率成像和高灵敏度的 RNV 病灶检测能力。近期商业设备的推出使得宽场 OCTA 影像技术可用于临床，从而有望提高 RNV 病理的早期检测。然而，这些成像能力必须与有效的 RNV 检测与量化相结合，而现有针对 OCTA 图像的算法是针对传统狭窄视场进行优化的。本文提出了一种用于 RNV 诊断和分期的新方法。不同于依赖多层视网膜分割的常规方法，我们将 RNV 识别重新定义为直接的二元局部分析任务。我们的全自动方法在 589 例宽场扫描 (17x17mm 到 26x21mm) 上进行了训练和验证，这些扫描来自多个设备和多个诊所。我们的 метод在 RNV 诊断上实现了设备相关的受试者工作曲线下面积 (AUC) ranging from 0.96 to 0.99，分割的平均交并比 (IOU) ranging from 0.76 to 0.88。我们还展示了该方法在纵向监测病灶生长方面的能力。我们的结果表明，针对宽场 OCTA 图像的深度学习分析可为改进 RNV 筛查与管理提供有价值的手段。
引用
@article{arxiv.2511.17744,
title = {Robust Detection of Retinal Neovascularization in Widefield Optical Coherence Tomography},
author = {Jinyi Hao and Jie Wang and Liqin Gao and Tristan T. Hormel and Yukun Guo and An-Lun Wu and Christina J. Flaxel and Steven T. Bailey and Kotaro Tsuboi and Thomas S. Hwang and Yali Jia},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.17744},
year = {2026}
}
备注
21 pages, 12 figures. Submitted to Optica. Corresponding author: Yali Jia