UWF4DR2024——2024 年糖尿病视网膜病变超广角眼底成像挑战赛

医学处理分析专家

发布于 2024-06-06 11:17:57

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发布于 2024-06-06 11:17:57

今天将分享2024 年糖尿病视网膜病变超广角眼底成像挑战赛完整实现版本，为了方便大家学习理解整个流程，将整个流程步骤进行了整理，并给出详细的步骤结果。感兴趣的朋友赶紧动手试一试吧。

一、UWF4DR2024介绍

糖尿病视网膜病变 (DR) 是糖尿病的一种常见且特有的并发症，是工作年龄人群可预防失明的主要原因之一。据估计，2020 年全球有 1.03 亿成年人患有 DR，预计 2030 年 DR 患者人数将增至 1.3 亿，2045 年将增至 1.61 亿。

根据国际临床糖尿病视网膜病变 (ICDR) 严重程度量表，DR 可分为五类：无明显视网膜病变、轻度非增生性糖尿病视网膜病变 (NPDR)、中度 NPDR、重度 NPDR 和增生性糖尿病视网膜病变 (PDR)。此外，可转诊的 DR (RDR) 被定义为中度 NPDR 或更严重，包括糖尿病性黄斑水肿 (DME)。及时筛查、及时转诊和早期治疗已被广泛接受为预防视力丧失的共识。

标准彩色眼底照相（CFP）可以 30 至 50 度的视野捕捉黄斑和视神经，是 DR 分类的金标准照相方法，使用 CFP 对 DR 进行分类的深度学习方法也已逐渐成熟。然而，超广角（UWF）眼底图像（可拍摄范围高达 200 度的视网膜）已成为 DR 管理的替代照相方法，它不仅与早期治疗糖尿病视网膜病变研究照片的标准视野一致，而且与 CFP 相比降低了不可分级图像的比例。此外，UWF 眼底图像可以识别以周边病变为主的病变（PPL），30%-40% 的 DR 眼中有这种病变，11% 的眼睛提示 DR 水平更严重。然而，UWF 眼底图像的分类费时费力，需要人工评分，而且使用计算机辅助系统有效分析 UWF 眼底图像的研究有限。

为了推动 UWF 眼底图像自动 DR 分析的最新进展，组织了糖尿病视网膜病变超广角眼底成像挑战赛。该挑战赛鼓励研究人员开发使用 UWF 眼底图像进行 DR 分析的不同任务的算法，包括 UWF 眼底图像数据评估、DRD 分类和 DME 分类。一方面，图像质量评估任务确保用于分类的图像具有足够的质量。另一方面，DR 和 DME 的分类为自动分析提供了基础，可以帮助管理 DR 患者。

二、UWF4DR2024任务

任务 1：超广角眼底图像质量评估分类。

任务 2：可转诊糖尿病视网膜病变的识别分类。

任务 3：糖尿病性黄斑水肿的识别分类。

三、UWF4DR2024数据集

任务1训练数据一共有434张UWF图像，任务2和任务3训练数据一共有201张UWF图像。

数据下载链接：

https://drive.google.com/drive/folders/1_7QjciJMCZGDfy87k9_vwA9kGs_AaUhj

评价指标：AUROC（受试者工作特征曲线下面积）、AUPRC（精确召回曲线下面积）、敏感度、特异度。

四、技术路线

任务一、超广角眼底图像质量评估分类

1、将图像缩放到固定大小1024x1024，然后采用均值为0，方差为1的方式进行归一化处理，再将数据分成训练集和验证集。