何佳雯，王莉菲，张如如，谭 玲，刘 毓，王晴川，陈正宇，范家伟，鄂海红，宋美娜*

(1.北京邮电大学计算机学院，北京 100876；2.教育部信息网络工程研究中心，北京 100876；3.河北省眼科医院眼底外科，河北 邢台 054001)

光学相干断层扫描(optical coherence tomography, OCT)是无接触、无创成像技术，以较高分辨率快速对眼部结构进行可视化，提供清晰的横轴位成像[1]，现已成为诊断老年性黄斑变性(age-related macular degeneration, AMD)和糖尿病黄斑水肿(diabetic macular edema, DME)等眼底疾病的金标准[2]；但图像中病变区域与正常区域之间的对比度较低，且成像过程受仪器噪声及其他生物组织的干扰，分析图像较为耗时，结果难以避免主观性。近年来，深度学习(deep learning，DL)技术发展迅速，用于医学图像处理可快速、准确地捕捉病变特征并判断疾病类型，提高工作效率和诊断精度及稳定性[3]。本文对基于DL的OCT辅助诊断常见眼底疾病研究进展进行综述。

1 OCT技术概述

基于干涉仪原理，不同深度的生物组织对于OCT设备发出光波的后向反射能力不同。以近红外弱相干光照射待测组织，检测不同深度层面生物组织的背向反射或数次散射信号，可得到眼部组织的二维或三维结构图像(图1)。OCT具有出色的光学切片能力，能利用宽带光源的低相干性实现对次表面的高分辨率层析成像而捕捉病变的精确信息[4]，其探测深度远超过传统共焦显微镜。

图1 视网膜黄斑区OCT INL为内核层，IPL为内部网状层，ILM为内限膜，GCL为神经节细胞层，NFL为神经纤维层，OPL为外丛状层，ONL为外核层，ELM为外部限制膜，IS/OS为内部和外部感光段的连……