Многомасштабная двухэтапная архитектура с графовой сверточной сетью для совместной сегментации слоев сетчатки и диска зрительного нерва на перипапиллярных ОКТ-изображениях

Точный автоматизированный алгоритм сегментации тканей на ОКТ-изображениях сетчатки важен для диагностики глаукомы. Однако из-за наличия диска зрительного нерва анатомическое строение перипапиллярной области сетчатки сложное, что затрудняет сегментацию. Для решения этой задачи мы разработали новую двухэтапную архитектуру с графовой сверточной сетью, которая одновременно сегментирует девять слоев сетчатки и диск зрительного нерва. В частности, между кодировщиком и декодировщиком U-образной нейронной сети размещен многомасштабный модуль глобального анализа, использующий априорные анатомические знания и моделирующий пространственные зависимости. Мы провели эксперименты на ОКТ-изображениях перипапиллярной области сетчатки человека. Собранный набор данных также доступен всем желающим и может способствовать исследованиям в области обработки биомедицинских изображений. Коэффициент Dice предложенной сети сегментации составил 0,820 ± 0,001, а точность по пикселям — 0,830 ± 0,002; оба показателя превосходят результаты других современных методов.