文献阅读（40）—— 深度学习对病理性近视进行分类的同时进行病灶分割
深度学习对病理性近视进行分类的同时进行病灶分割
Pathological myopia classification with imultaneous lesion segmentation using deep learning
IF = 7.027/Q1
文章目录
- 深度学习对病理性近视进行分类的同时进行病灶分割
- 先验知识/知识拓展
- 文章结构
- 文章结果
- 方法
- 1. 网络架构
- 2. 基于视乳头神经的预测增强
- 总结
- 1. 文章优点
- 2. 文章不足
- 可借鉴点/学习点？
先验知识/知识拓展
- 视乳头周围萎缩（PPA）是邻近视神经的视网膜上皮色素（RPE）的衰减，与近视和青光眼都相关，大多数近视患者最终被诊断为疑似青光眼都是出于这一原因。
- PPA并不是病理性近视所特有的，也不是病理性近视的唯一特征
- domain-knowledge：我以为domain-knowledge是一个专业术语，但其实也的确算一个专业术语，只是和我想象的有些不同。表示一个领域或者环境中需要了解的背景知识。
- 视乳头神经和视神经萎缩应该是没有overlap的。视乳头萎缩表示RPE和脉络膜毛细血管的损失。
文章结构
摘要
- 背景
- 方法
- 结果
- 结论
introduction
方法
- 数据和评估
- 网络结构和loss函数
result
discussion
conclusion
文章结果
使用神经网络对病理性近视分类和分割。由于分类和分割任务交织在一起，所以作者引入了基于视神经乳头分割萎缩和黄斑定位的模型。
- 第一个使用分割模型而不是回归模型对黄斑定位的
方法
1. 网络架构
-UNet++用于分割
- 使用ResNet作为encoder提取特征，之后使用提取到的特征进行分割
- loss是crossentropy
2. 基于视乳头神经的预测增强
视盘和视乳头神经萎缩分割任务通过融合两个groundtruth进行捆绑。有些情况下，视网膜脱离的groundtruth和视神经萎缩是重叠的，所以这个groundtruth不会被处理
先分割，分割后计算出质心作为中央凹。黄斑中央凹的预测需要后处理，需要判断是否蛮虚两个条件：
- 预测的是不是黄斑中央凹
- 和视盘的位置相比，他是否在正常的范围，正常的范围是：
总结
1. 文章优点
- 在method部分在预处理和数据增强部分，留意到作者的写法，先将图像经过高斯核增强局部对比度。在数据增强部分使用到随机裁剪
2. 文章不足
- 说实话，看了两遍了，method部分没有明白。没看懂怎么将unet++和resnet18 结合的
- 还有基于ONH 的预测增强，怎么没有消融实验，没有显示增加这个后是不是真的准确性增加了？？
可借鉴点/学习点？
- 还需要详细的深读吧，准备打印出来再研究研究。明天接着更！
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