【摘 要】
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光学相干断层扫描技术（optical coherence tomography,OCT）是一种无创的、非接触式和实时的层析成像技术,主要是基于光的低相干原理获取组织深度信息,且可以生成结构组织的高分辨率影像,近年来已成熟应用于眼科疾病诊断,但在皮肤科的应用才刚刚起步。皮肤作为激光意外损伤和临床治疗的主要靶器官之一,开发针对激光皮肤损伤的快速、高效、无创诊断技术至关重要。本文针对激光损伤小鼠皮肤OC
【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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光学相干断层扫描技术（optical coherence tomography,OCT）是一种无创的、非接触式和实时的层析成像技术,主要是基于光的低相干原理获取组织深度信息,且可以生成结构组织的高分辨率影像,近年来已成熟应用于眼科疾病诊断,但在皮肤科的应用才刚刚起步。皮肤作为激光意外损伤和临床治疗的主要靶器官之一,开发针对激光皮肤损伤的快速、高效、无创诊断技术至关重要。本文针对激光损伤小鼠皮肤OCT影像结合深度学习展开研究。首先使用不同剂量的激光辐照小鼠背部皮肤,建立激光损伤皮肤模型,使用扫频OCT（Swept Source OCT,SS-OCT）对激光损伤皮肤部位进行扫描并获得带剂量标签的OCT影像;然后对OCT影像按照表皮真皮层、皮下脂肪层和肌肉筋膜层进行人工标注,再针对损伤部位进行人工标注,分别作为数据集进行基于U-net和迁移学习的深度学习模型训练。本研究选取基于区域的损失函数——Dice Loss作为训练时的损失函数,在训练过程中采用冻结训练与解冻训练的迁移学习手段,最终得到两个模型,即针对皮肤不同组织层的分割网络模型和针对损伤部位的分割网络模型,最后使用两个网络模型对激光皮肤损伤OCT影像进行自动分割。本研究所训练分割皮肤不同组织层模型的Dice Loss值最终达到0.175。分割损伤部位模型的Dice Loss值最终达到0.0961。
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