Обучаемый метод многоразового склероза на основе изображений сетчатки OCT.

Множественный склероз (MS) — нейродегенеративное заболевание, воздействующее на толщину сетчатого слоя. Таким образом, было предложено несколько работ по диагностике MS на основе изображений сетчатой оптической совместимости (OCT). Недавно проведенные клинические исследования подтвердили, что разбавление происходит на четырех верхних слоях, явно в области макарон. Однако существующие методы обнаружения MS не учитывают все симптомы MS, которые могут повлиять на эффективность обнаружения MS. В этом исследовании мы предлагаем новый автоматизированный метод обнаружения MS из сетчатых изображений OCT. Основной принцип заключается в том, чтобы извлечь соответствующие слои сетчатки и определить толщину слоя, которая изучается для выявления заболевания MS. Главная задача заключается в том, чтобы гарантировать более высокую эффективность биомаркировки в рамках эффективной разведки отрубов ОХТ. Наш вклад состоит в следующем: 1) использование двух архитектур DL для разделения отдельных подвидов, основанных на их морфологии, в целях повышения качества сегментации; 2) извлечение характеристик толщины из четырех верхних слоев; 3) выделение классификатора для каждого отруба OCT, выбранного исходя из его положения в отношении центра " макула " ; и 4) слияние знаний классификатора с использованием комплексного подхода к обучению. Наш предлагаемый метод достиг 97-процентной точности, 100-процентной чувствительности и 94-процентной точности и конкретности, что является превосходством нескольких современных методов.