Age-related macular degeneration (AMD) is the most common cause of blindness in developed countries, especially in people over 60 years of age. The workload of specialists and the healthcare system in this field has increased in recent years mainly dues to three reasons: 1) increased use of retinal optical coherence tomography (OCT) imaging technique, 2) prevalence of population aging worldwide, and 3) chronic nature of AMD. Recent developments in deep learning have provided a unique opportunity for the development of fully automated diagnosis frameworks. Considering the presence of AMD-related retinal pathologies in varying sizes in OCT images, our objective was to propose a multi-scale convolutional neural network (CNN) capable of distinguishing pathologies using receptive fields with various sizes. The multi-scale CNN was designed based on the feature pyramid network (FPN) structure and was used to diagnose normal and two common clinical characteristics of dry and wet AMD, namely drusen and choroidal neovascularization (CNV). The proposed method was evaluated on a national dataset gathered at Noor Eye Hospital (NEH), consisting of 12649 retinal OCT images from 441 patients, and a UCSD public dataset, consisting of 108312 OCT images. The results show that the multi-scale FPN-based structure was able to improve the base model's overall accuracy by 0.4% to 3.3% for different backbone models. In addition, gradual learning improved the performance in two phases from 87.2%+-2.5% to 93.4%+-1.4% by pre-training the base model on ImageNet weights in the first phase and fine-tuning the resulting model on a dataset of OCT images in the second phase. The promising quantitative and qualitative results of the proposed architecture prove the suitability of the proposed method to be used as a screening tool in healthcare centers assisting ophthalmologists in making better diagnostic decisions.


翻译:与年龄有关的骨骼变形(AMD)是发达国家失明的最常见原因,特别是在60岁以上的人中。近年来,这一领域的专家和医疗保健系统的工作量有所增加,主要原因是三个原因:(1) 更多地使用视网膜光学一致性透视成像技术,(2) 全世界人口老龄化的流行,(3) AMD的长期性质。最近深层次学习的发展为开发完全自动诊断框架提供了独特的机会。考虑到在OCT图像中存在不同大小的AMD相关视网膜病理,我们的目标是提出一个多尺度的螺旋质网络神经网络(CNN),能够使用不同尺寸的接收场来区分病理。多尺度CNN是根据地貌金字塔网络(OCT)成像技术设计的,用来诊断干和湿的AMD的正常和两个常见临床特征,即:德鲁森和红心动模型(CNV),拟议的方法是通过在诺尔眼医院(NEH)收集的国家数据集成,在OCT4级螺旋结构中改进了OCT的精确性神经神经神经神经网络网络网络,在10级数据库中将精确的正确性结果转化为数据系统,在FNADSDSDSBSD的模型中改进了10级分析结果。在10级数据库中,在10级的基级的基级数据中,在4级数据库中将基底基级数据改进了4级数据分析结果中,在SDFSDSDSBSDS-

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