ROSE:视网膜OCTA血管分割数据集

2020-12-09

光学相干断层扫描血管造影(OCTA)是一种新兴的非侵入式成像技术,近年来已逐渐成为眼底相关疾病诊断的有效工具。与常见的眼底彩照(图1.A)相比,OCTA(图1.B-D),可观察到毛细血管级别的微血管细节,尤其是对分布在黄斑中央凹周(parafoveal)不同深度的微血管系统可进行相对较高分辨率的成像,这包括了浅层血管复合体(superficial vascular complex, SVC)和深层血管复合体(deepvascular complex, DVC),见图1.B和C。观察和量化这些不同深度的微血管形态结构有助于临床医生对许多眼科疾病的诊断。最近一些研究表明,OCTA图像中的微血管形态改变除了与常见的眼科疾病相关之外,还与阿尔茨海默氏病(AD)等神经退行性疾病相关。因此,眼底检查有望成为观测和评估神经退行性疾病发展的新途径

 

图1. (A) 眼底彩照,绿框为黄斑区域;(B-D)不同深度的OCTA图像。

目前在医学图像分析及计算机视觉领域,尚未有公开带有专家标注的OCTA血管分割数据集。因此,中科院宁波材料所所属慈溪医工所,南方科技大学,英国利物浦大学,IIAI,南加州大学及国内外多家科研及临床机构合作,建立了目前领域内首个眼科OCTA血管分割数据集(ROSE)。该数据集包含了视网膜微血管网络的精确手工标注(含中心线标注和像素级标注),以促进该领域的相关研究。ROSE数据集共包含了229张OCTA图像,包括了SVC、DVC以及内层视网膜血管丛(SVC+ DVC)的en face图像。这批数据分别由Optovue RTVue XR Avanti SD-OCT系统和Heidelberg Spectralis OCT2系统采集,扫描区域黄斑中央凹3×3mm2的区域。资深图像专家和临床医生制定统一的手工血管标注标准,共同完成了两种不同类型的血管标注:中心线级标注和像素级标注(如图2)。

 

图2. ROSE数据集中三种不同深度en face图及两类血管标注示例。

此外,研究人员还提出了一种由粗到细的双阶段血管分割网络OCTA-Net,用于提取OCTA图像中的血管,旨在分别检测粗细不同尺寸的血管。首先,在粗分割阶段中采用了以ResNeSt为骨干的编码-解码网络作为基于多分支的粗分割模块,用于生成血管的初步置信度图。然后,在细分割阶段中,基于多分支的细化分割模块根据原图和粗分割阶段的初步结果自适应地生成聚合系数,用于对细小血管的预测结果进行优化,以获得更准确的整体分割结果。实验结果表明,该方法具有一定的优越性,在高噪声和低可见度的毛细血管提取方面表现不俗。

值得一提的是,ROSE数据采自健康组和患病人群(AD、黄斑疾病)。在OCTA-Net分割的结果上,通过进行血管的分形维数分析(fractal dimension analysis)发现,AD与健康组之间存在显著差异。这潜在表明神经退行性疾病引起了视网膜微血管的结构形态的变化,亦或视网膜微血管结构形态的变化反映了神经退行性疾病的发展进程。这项工作为研究脑部疾病的眼部表现及其它多器官研究提供了数据和技术支持。

    以上工作发表在《IEEE Transactions on MedicalImaging》上,相关代码和数据已公开。

论文:Y. Ma et al., "ROSE: A Retinal OCT-Angiography Vessel Segmentation Dataset and New Model," doi:10.1109/TMI.2020.3042802.

代码:https://github.com/iMED-Lab/OCTA-Net-OCTA-Vessel-Segmentation-Network

数据:https://imed.nimte.ac.cn/dataofrose.html