【摘 要】
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糖尿病性视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是糖尿病人致盲的重要原因。光学相干层析血流成像（Optical Coherence Tomography Angiography,OCTA）是一种无创性血管成像技术,无需使用造影剂便能快速、安全地获得高分辨率眼底血管图像,已被广泛应用于DR的诊治。OCTA拥有能分层观察不同层面的视网膜血管结构及形态和量化一定范围内的血流指数及病灶
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糖尿病性视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是糖尿病人致盲的重要原因。光学相干层析血流成像（Optical Coherence Tomography Angiography,OCTA）是一种无创性血管成像技术,无需使用造影剂便能快速、安全地获得高分辨率眼底血管图像,已被广泛应用于DR的诊治。OCTA拥有能分层观察不同层面的视网膜血管结构及形态和量化一定范围内的血流指数及病灶面积的独特优势。最新的宽场OCTA（Wide-field OCTA,WF-OCTA）技术也解决了OCTA成像视野较小的缺陷。随着WF-OCTA的发展,这项技术有望替代眼底照相和眼底荧光素血管造影（Fundus Fluorescein Angiography,FFA）成为诊断DR的金标准。由于糖尿病人和视网膜病变患者的增多,目前对自动化DR诊断系统的需求不断增加。此时一种能够自动筛查DR并对其分级的系统受到眼科医生的青睐。随着WF-OCTA技术的普及,大量临床病例的图像被收集为糖尿病性视网膜病变自动检测奠定了基础。在这次研究中,使用扫频光学相干层析系统对288位糖尿病人和97位健康人士进行12mm×12mm的黄斑区扫描。使用多分支卷积神经网络模型对所收集的数据进行处理,将图像自动分为正常、轻度非增殖性DR、中重度非增殖性DR、增殖性DR四类。所提出的神经网络模型对DR的检出准确率为96.11%,灵敏度为98.08%,特异性为89.43%。所提出的模型对DR自动分级的准确率为90.56%,高于其它主流的卷积神经网络模型。在本课题中还提出了一种基于双光束多普勒系统的定量分析诊断方法来测量DR患者视盘区大血管的绝对血流速度。双光束多普勒系统的两个探测光束由两个独立的光学扫描仪控制。两个探测光束可以沿任意方向以可控距离分离并且用于计算的两组光学多普勒层析成像图像同时获得,消除了眼球运动的影响,也确保了计算的血流动力学参数的准确性。在获取数据后使用图像重建算法测量了视盘区大血管的多普勒角和绝对血流速度。这项技术能在早期自动诊断和客观跟踪DR病情发展,有助于糖尿病患者减少视力损失并获得最佳治疗。
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