【摘 要】
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光学相干断层成像（Optical Coherence Tomography,OCT）技术的研究始于20世纪90年代初,作为一种新型的生物医学成像技术,它的出现极大地丰富了光学检测手段在医疗和病理诊断方面的应用,并已成为目前医学临床的研究热点。OCT利用了光源的低相干特性,能够实现高分辨率成像,并且成像深度可以达到毫米级,同时OCT还具有非侵入、无接触、无损伤、灵敏度高、实时成像等优点,因而在生命科
【机 构】
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中国人民解放军军事科学院军事医学研究院辐射医学研究所
【出 处】
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第十七届中国体视学与图像分析学术会议
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光学相干断层成像（Optical Coherence Tomography,OCT）技术的研究始于20世纪90年代初,作为一种新型的生物医学成像技术,它的出现极大地丰富了光学检测手段在医疗和病理诊断方面的应用,并已成为目前医学临床的研究热点。OCT利用了光源的低相干特性,能够实现高分辨率成像,并且成像深度可以达到毫米级,同时OCT还具有非侵入、无接触、无损伤、灵敏度高、实时成像等优点,因而在生命科学的基础研究和临床医学应用等方面具有极大的发展前景。目前,医学影像人工智能在医学领域发挥着重要作用,随着临床上对于OCT影像认识的提升,多种深度学习框架在OCT图像识别等领域取得很大进展。Al-Bander等[1]开发了基于健康人和青光眼患者眼部OCT图像训练的卷积神经网络系统,可以自动识别区分正常眼和青光眼来辅助医师诊断决策,其分类准确性达到了88.2%;Karimian等[2]将深度学习和OCT成像相结合,将不同组织密度的牙齿OCT图像输入到卷积神经网络中进行特征提取,其输出层显示分类结果可以用来检测早期龋齿;Timo等[3]使用改进的U-Net网络实现了对小鼠皮肤二维OCT图像进行处理,分割出表皮和真皮层、皮下脂肪层、筋膜和肌肉层、毛孔等结构;Abdolmanafi等[4]基于深度学习构建了冠状动脉病变诊断模型,该模型可以帮助医师通过OCT图像更好地诊断出冠状动脉疾病以及并发症。未来OCT技术与先进的人工智能相结合辅以医生的诊疗经验,将为临床诊断的准确性和安全性提供至关重要的医学支撑,也进一步推进大数据和人工智能技术在健康医疗领域中的应用。
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