RPE

AI框架精确分割黄斑变性监测的视网膜生物标志物

研究人员开发了一个新的深度学习框架，旨在精确分割和测量光学相干断层扫描（OCT）图像中的视网膜萎缩和椭圆区厚度。该自动化系统使用三个专业模型来识别和描绘视网膜色素上皮（RPE）丢失区域、椭圆区（EZ）边界和布鲁赫氏膜。该框架在298个SD-OCT数据集上进行了测试，并在独立数据集上进行了验证，在分割方面表现出高精度，在EZ厚度测量方面表现可靠，为在临床和真实世界环境中监测年龄相关性黄斑变性（AMD）提供了一个强大的工具。