U-Net مع انتباه الزجاجة الهرمي لاكتشاف المعالم في صور قاع العين للشبكية المتدهورة

يُستخدم التصوير الشبكي للعين بشكل روتيني في الممارسة السريرية لتوثيق وجود وشدة أمراض تدهور الشبكية مثل تدهور الصفراء المرتبط بالعمر (AMD)، الجلوكومة، وتقرح الشبكية السكري (DR)، حيث تعتبر الحفرة الصفراء والقرص البصري (OD) من المعالم الشبكية الهامة. ومع ذلك، فإن حدوث البؤر والدروزين وغيرها من التشوهات الشبكية أثناء تدهور الشبكية يُعقد بشكل كبير اكتشاف وإبراز المعالم تلقائيًا. في هذا البحث، نقترح HBA-U-Net: هيكل U-Net مدعم بالانتباه الهرمي للزجاجة. يتكون الشبكة من كتلة انتباه زجاجية جديدة تجمع وتحسن الانتباه الذاتي، انتباه القناة، والانتباه النسبي للموقع لتسليط الضوء على التشوهات الشبكية التي قد تكون مهمة للكشف عن الحفرة الصفراء وإبراز القرص البصري في الشبكية المتدهورة. حققت HBA-U-Net نتائجًا رائدة في الكشف عن الحفرة الصفراء عبر مجموعة متنوعة من قواعد البيانات والحالات العينية (ADAM: المسافة الأقليدية (ED) 25.4 بكسل، REFUGE: 32.5 بكسل، IDRiD: 32.1 بكسل)، وفي إبراز القرص البصري لـ AMD (ADAM: معامل ديسي (DC) 0.947)، وفي الكشف عن القرص البصري لـ DR (IDRiD: المسافة الأقليدية (ED) 20.5 بكسل). تقترح نتائجنا أن HBA-U-Net قد تكون مناسبة جدًا لاكتشاف المعالم في حالة وجود مجموعة متنوعة من أمراض تدهور الشبكية.