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關鍵詞：視網膜分支動脈阻塞 光學相干斷層掃描 深度學習 條件生成對抗網絡 

摘要：視網膜疾病如視網膜動脈阻塞等的早期診斷和治療是預防永久性視力損傷的關鍵。為輔助臨床眼科醫生更快、更準確地診斷視網膜疾病,提出一種基于深度學習的視網膜分支動脈阻塞分割的方法。首先,將三維視網膜光學相干斷層掃描圖像轉換為二維B超掃描圖像,通過二值化、仿射變換等方法提取視網膜區域作為感興趣區域;然后將感興趣區域送入條件生成對抗網絡進行訓練,實現BRAO病變區域分割;最后,采用腐蝕、閉運算等形態學運算排除假陽性。在20張來自20雙眼睛、包含BRAO急性期和萎縮期視網膜OCT圖像上進行四折交叉驗證,平均正確率、真陽性率、假陽性率分別為94.7%、92.1%、5.0%,表明BRAO分割方法有效。

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