#黄斑分割

基于解剖学上下文的深度学习在糖尿病视网膜病变黄斑分割中的应用

准确的黄斑分割是糖尿病视网膜病变筛查的关键步骤，但因黄斑边界模糊而极具挑战性。精确分割对于糖尿病黄斑水肿（DME）的管理至关重要，因为治疗决策依赖于黄斑区域的准确界定。现有方法多依赖于增加模型架构复杂度，而解剖学上下文信息的应用尚未充分探索。本研究提出了一种数据驱动的方法，通过逐步引入关键解剖标志（如视盘、视网膜和血管）来增强黄斑检测。为此，研究团队开发了IDRiD-RETA-FV数据集，并设计了MNv4Fovea框架，利用多类约束机制明确利用这些解剖学相互依赖关系。实验结果表明，该方法在多个数据集上表现出色，特别是在REFUGE和MESSIDOR数据集上的平均欧几里得距离达到最佳水平。