För att utvärdera effekten av metoder som använder djupinlärning (DL) för automatisk finkornig segmentering av optiska koherenstomografi (OCT) bilder av näthinnan. OCT- bilder från patienter med lätt icke- proliferativ diabetesretinopati användes från ett offentligt (U. av Miami) dataset. För varje patient var fem bilder tillgängliga: en bild av fovea centrum, två bilder av perifovea, och två bilder av parafovea. För varje bild, två expert graderare varje manuellt kommenterade fem näthinnan ytor (dvs. gränser mellan par av näthinneskikt). Förstaklassarens anteckningar användes som grundsanning och andraklassarens noteringar för att beräkna interoperatoravtalet. Den föreslagna automatiska metoden segment bilder med hjälp av helt konvolutionella nätverk (FCN) tillsammans med Gaussian process (GP)-baserad regression som ett steg efter bearbetning för att förbättra kvaliteten på uppskattningarna. Med hjälp av -faldig korsvalidering bestäms algoritmernas prestanda genom att beräkna det osignerade felet per pixel (avståndet) mellan de automatiserade uppskattningarna och de marksanmärkningar som genereras av den första manuella gradatorn. Vi jämför den föreslagna metoden med fem toppmoderna automatiska segmenteringstekniker. Resultaten visar att de föreslagna metoderna på ett gynnsamt sätt jämför med den senaste tekniken, vilket resulterar i de minsta genomsnittliga osignerade felvärden och tillhörande standardavvikelser, och prestanda är jämförbar med mänsklig annotation av näthinneskikt från OCT när det endast finns mild retinopati. Resultaten tyder på att semantisk segmentering med hjälp av FCN, tillsammans med regressionsbaserad efterbehandling, effektivt kan lösa segmenteringsproblemet med OCT i nivå med människans förmåga med mild retinopati.
En djupt lärande baserad OCT-bildsegmenteringsmetod REF föreslog patologiska lesioner segmentering med hjälp av en helt konvolutionell metod.