基于注意力机制和Pix2 Pix网络的术后角膜地形图生成

摘要：

目的:探索使用注意力机制和Pix2Pix生成对抗网络预测年龄相关性白内障患者术中行飞秒激光弧形角膜切开术后角膜地形图.方法:回顾性病例系列研究.选取2018-03/2020-03山西省眼科医院年龄相关性白内障患者术中行飞秒激光弧形角膜切开术患者87例105眼.收集患者术前及术后角膜地形图210张分为训练集(180张)、测试集(30张)用于模型训练和测试.采用峰值信噪比(PSNR)、结构相似性(SSIM)、Alpins散光矢量分析,比较不同注意力机制下术后角膜地形图预测结果的准确性.结果:基于注意力机制和Pix2Pix网络可以预测术后角膜地形图,其中基于Self-Attention注意力机制的模型预测效果最好,PSNR和SSIM达到了16.048、0.7661.真实的和生成的角膜地形图在3mm和5mm环上的误差矢量,误差矢量轴位,术源性散光和矫正比比较差异均无统计学意义(均P>0.05).结论:基于Self-Attention注意力机制和Pix2Pix网络可以对术后角膜地形图做到良好的预测,可以为眼科临床医生的手术规划和术后效果提供参考.

关键词：Pix2Pix网络、生成对抗网络、注意力机制、角膜地形图、深度学习

所属期刊栏目：23

分类号：TP391.9;TN951;TP183

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;山西工程资助项目;山西省回国留学人员科研资助项目;山西省高等学校科技创新计划项目;山西省基础研究计划资助项目;山西转型综合改革示范区科技创新项目;山西省医学重点科研项目;深圳市科技计划资助项目

在线出版日期：2023-06-12（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：1001-1006