李净，钟元芾，李晓凯，王振华

1. 上海交通大学附属第六人民医院 纪检监察处，上海 201306；2. 上海海洋大学 信息学院，上海 201306

引言

黄斑水肿（Macular Edema，ME）是糖尿病视网膜病变、老年性黄斑变性和视网膜静脉阻塞等眼部疾病患者视力下降的常见原因之一。ME在临床上被定义为视网膜内的血清液积聚和视网膜中央厚度增加[1]。ME的早期检测对视网膜病变的治疗和视力损害的预防具有重要意义。光学相干断层成像（Optical Coherence Tomography，OCT）是一种低相干光干涉技术的无创、无接触的成像方法[2]，在眼科临床上有着广泛的应用。OCT图像可提供视网膜组织信息，医疗工作者可通过OCT图像中的视网膜内液/囊肿区域图来评估ME的严重程度，以此辅助疾病治疗方案的决策，可见ME区域的准确分割对临床诊断具有重要[3-5]。

由训练有素的眼科医生来对ME区域进行手工标注一直被认为是“黄金标准”。但手工标注存在以下问题：① 耗时长、效率低，医生需要耗费大量的时间和精力来完成病变区域的标注工作；② 存在主观性，不同医生由于经验不同，对同一病人ME区域的标注结果存在差异；③ 图像信息利用率低、可重复性低。近年来，计算机辅助算法被应用于ME的临床诊断，如阈值分割[6]、区域分割[7]、图模型[8]和滑动轮廓分割[9]等。He等[10]将图像去噪预处理与改进水平集模型相结合，分割并计算了水肿区域的面积。张天桥等[11]将高斯滤波器与水平集方法相结合，提出了基于多分辨率及水平集的黄斑图像分割方法。

计算机辅助算法提高了OCT图像中ME分割的效率，但这些算法因高度依赖于OCT图像的质量和专业的先验领域知识而限制了其普适性。……