西北大学学报（自然科学版）２０２３年６月，第５３卷第３期，Ｊｕｎ．，２０２３，Ｖｏｌ．５３，Ｎｏ．３ＪｏｕｒｎａｌｏｆＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ（ＮａｔｕｒａｌＳｃｉｅｎｃｅＥｄｉｔｉｏｎ）■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■■收稿日期：２０２２⁃１１⁃１５基金项目：国家自然科学基金重大科研仪器研制项目（８１７２７８０２）；陕西省重点研发计划一般项目（２０２３⁃ＹＢＳＦ⁃３０４）第一作者：张汝雪，女，河南郑州人，从事机器学习算法及其应用研究，ｚｈａｎｇｒｕｘｕｅ＠ｓｔｕｍａｉｌ．ｎｗｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。通信作者：张敏，女，陕西礼泉人，副教授，从事计算机辅助诊断和医学影像分析研究，ｄｒ．ｚｈａｎｇｍｉｎ＠ｘｊｔｕ．ｅｄｕ．ｃｎ。·医疗与人工智能·面向ＡＳ⁃ＯＣＴ的两阶段巩膜突自动定位算法张汝雪１，张敏１，付子蔚２，何媛２（１．西北大学数学学院，陕西西安７１０１２７；２．西安医学院第二附属医院，陕西西安７１０００５）摘要随着青光眼等前节疾病发病率的增加，眼前节图像的分析受到越来越多的关注。其中，巩膜突（ｓｃｌｅｒａｌｓｐｕｒ，ＳＳ）的精确定位对眼前节结构参数的测量和临床诊断具有重要意义。面向眼前节光学相干断层扫描图像提出了一种由“粗”到“细”的两阶段巩膜突自动定位网络。首先，通过一个ＲＯＩ区域检测网络来识别以巩膜突为中心的ＲＯＩ区域，在骨干网络中加入ＡＣｍｉｘ模块，提升了网络的特征提取能力。然后使用轻量级网络Ｌｉｔｅ⁃ＨＲＮｅｔ作为微调修正网络进一步提取ＲＯＩ图像细节特征，基于热图回归得到更加精确的巩膜突位置。最后通过在两个数据集进行验证，分别将巩膜突定位平均误差降至１１．７４和９．８２。实验证明该方法优于现有其他基于深度学习的方法，具有良好的定位效果。关键词巩膜突定位；眼前节光学相干断层扫描；深度卷积网络中图分类号：ＴＰ３９９ＤＯＩ：１０．１６１５２／ｊ．ｃｎｋｉ．ｘｄｘｂｚｒ．２０２３⁃０３⁃００３Ａｔｗｏ⁃ｓｔａｇｅｓｃｌｅｒａｌｓｐｕｒａｕｔｏｍａｔｉｃｌｏｃａｌｉｚａｔｉｏｎａｌｇｏｒｉｔｈｍｆａｃｉｎｇＡＳ⁃ＯＣＴＺＨＡＮＧＲｕｘｕｅ１，ＺＨＡＮＧＭｉｎ１，ＦＵＺｉｗｅｉ２，ＨＥＹｕａｎ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＭａｔｈｅｍａｔｉｃｓ，ＮｏｒｔｈｗｅｓｔＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｘｉ’ａｎ７１０１２７，Ｃｈ...
