面向AS-OCT的两阶段巩膜突自动定位算法

随着青光眼等前节疾病发病率的增加,眼前节图像的分析受到越来越多的关注.其中,巩膜突(scleral spur,SS)的精确定位对眼前节结构参数的测量和临床诊断具有重要意义.面向眼前节光学相干断层扫描图像提出了一种由"粗"到"细"的两阶段巩膜突自动定位网络.首先,通过一个ROI区域检测网络来识别以巩膜突为中心的ROI区域,在骨干网络中加入ACmix模块,提升了网络的特征提取能力.然后使用轻量级网络Lite-HRNet作为微调修正网络进一步提取ROI图像细节特征,基于热图回归得到更加精确的巩膜突位置.最后通过在两个数据集进行验证,分别将巩膜突定位平均误差降至11.74和9.82.实验证明该方法优于现有其他基于深度学习的方法,具有良好的定位效果.