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DRAC2022——糖尿病视网膜病变分析挑战赛

糖尿病视网膜病变是导致失明的主要原因之一,影响约 78% 的人,糖尿病病史为 15 年或更长时间。DR 经常导致脉管系统结构的逐渐变化并导致异常。DR 是通过目视检查视网膜眼底图像是否存在视网膜病变来诊断的,例如微动脉瘤 (MA)、视网膜内微血管异常 (IRMA)、非灌注区和新生血管。这些病变的检测对于 DR 的诊断至关重要。 已经有一些工作使用眼底图像进行 DR 诊断 。随着越来越受欢迎,OCT 血管造影 (OCTA) 能够在微血管水平上非常详细地显示视网膜和脉络膜血管系统 。特别地,扫描源 (SS)-OCTA 还允许对脉络膜脉管系统进行单独评估。已经有一些工作使用 SS-OCTA 对糖尿病视网膜病变的定性特征进行分级。此外,超宽光学相干断层扫描血管造影成像 (UW-OCTA) 模式显示典型 OCTA 未捕获的视网膜周边病理负担较高。一些作品已经在 DR 分析中使用了 UW-OCTA 。传统的DR分级诊断主要依靠眼底照相和FFA,尤其是PDR,严重危害视力健康。FA主要用于检测有无新生血管。眼底摄影很难发现早期或小的新生血管病变。FA 是一种侵入性眼底成像,不能用于过敏、怀孕或肝肾功能不佳的患者。超宽OCTA可以无创检测DR新生血管的变化,是帮助眼科医生诊断PDR的重要成像方式。但是,目前还没有能够使用 UW-OCTA 进行自动 DR 分析的作品。在DR分析过程中,首先需要对UW-OCTA的图像质量进行评估,选择成像质量较好的图像。然后进行DR分析,例如病变分割和PDR检测。因此,构建灵活、鲁棒的模型以实现图像质量自动评估、病灶分割和 PDR 检测至关重要。为了促进机器学习和深度学习算法在UW-OCTA图像自动图像质量评估、病灶分割和PDR检测中的应用,促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供了一个标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。有了这个数据集,不同的算法可以测试它们的性能并与其他算法进行公平的比较,并促进相应技术在DR临床诊断中的应用,提供标准化的超宽(扫描源)光学相干断层扫描血管造影(UW-OCTA)数据集,用于测试各种算法的有效性。

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