基于联合注意力UNet的受伤皮肤SS-OCT图像的分析
Xiyu Zheng1,2, Jingyuan Wu2,3, Qiong Ma2
1College of Information Engineering, Henan University of Science and Technology, Luoyang, Henan, China.
PloS one
|July 11, 2025
概括
这项研究开发了一种使用光学连贯断层扫描 (OCT) 和人工智能的新方法,用于量化小鼠激光诱导的皮肤损伤. 研究结果显示,激光剂量,愈合时间和损伤严重程度之间存在明显的联系,有助于优化治疗.
科学领域:
- 生物医学光学 生物医学光学
- 医疗成像医学成像
- 皮肤病学 皮肤病学
背景情况:
- 光学连贯断层扫描 (OCT) 对于非侵入性皮肤成像和诊断至关重要.
- 量化激光诱导的皮肤损伤对于理解愈合和优化治疗至关重要.
- 现有的方法在准确评估损伤程度及其与激光参数的关系方面面临挑战.
研究的目的:
- 建立一种可靠的方法,用OCT对激光引起的皮肤损伤进行定量评估.
- 分析激光剂量,恢复时间和皮肤损伤量之间的相关性.
- 开发和评估先进的人工智能模型,用于在OCT图像中准确细分受损皮肤区域.
主要方法:
- 在小鼠身上使用特定的激光波长创建了一个激光诱导的皮肤损伤模型.
- 光谱域光学一致性断层扫描 (SD-OCT) 捕获了受伤部位的图像.
- 使用BM3D算法进行噪声降低,然后通过改进的UNet网络 (ParallelAT-UNet) 进行细分,其中包括SimAM和PSA注意力模块. 3D重建量化损坏的体积. 3D重建量化损坏的体积.
主要成果:
- 通过减少噪音,BM3D算法有效地提高了OCT图像清晰度.
- 平行AT-UNet实现了卓越的细分性能,其Dice系数为0.9364.
- 在较高的激光剂量下观察到显著的皮肤损伤 ([公式:见文本]-[公式:见文本]),与剂量和恢复时间有明显的相关性. 治愈是显而易见的14天.
结论:
- 开发了一种高效可靠的基于OCT的方法,用于定量评估激光诱导的皮肤损伤.
- 该研究表明,激光剂量,恢复时间和皮肤损伤程度之间存在强烈的关系.
- 这种方法对非侵入性诊断和皮肤治疗的监测具有前景.
