三、黄斑病变
眼底彩照中的视盘、视网膜血管和黄斑是组成眼底的主要生理结构。其中，黄斑因富含大量负责视觉和色觉的视锥细胞而具有极为重要的意义。在空间坐标中，黄斑位于眼后极部，与视盘中心形成约2.5个视盘直径的间隔，并与其形成一定的角度差。在生理结构上，黄斑富含叶黄素，并且无血管或仅有少量微细血管，因此在眼底图像中常表现为位于中心的较暗类圆形区域。该区域中心位置存在一个凹陷称为中央凹，它是视觉功能中最敏锐的结构。黄斑区域中的细胞因生理结构上相对脆弱而较易产生病变，并且出现在这里的任何病变都将导致视力的严重损伤，甚至会导致失明。其中，年龄相关性黄斑变性（AMD）是导致老年人失明的主要原因；糖尿病性黄斑水肿（DME）是致使大多糖尿病患者视力受损的重要疾病。当出现临床症状时，就表明患者需要立刻接受激光治疗，否则将严重损害患者的视觉功能。因此，利用计算机技术对眼底图像中的黄斑区域进行处理和分析，从而提升病理分析精确度以及医学筛查诊断效率，将对减少和避免患者视功能受损具有尤为重要的价值。
年龄相关性黄斑变性（AMD）是50岁及以上人群视力丧失的主要原因，主要表现为黄斑区域的结构性改变，会导致视野中心区域的视觉损失和周边区域的模糊与形变。根据是否存在渗出物，AMD可以分为干性（非渗出）和湿性（渗出）两种，干性AMD是由视网膜色素上皮层萎缩、视网膜中心部分的感光细胞缺失导致的视觉损伤，主要症状为黄斑区域的玻璃膜疣和代谢物沉积。湿性AMD是由脉络膜毛细血管层的异常血管增生导致的黄斑区域下血液与蛋白质渗出，这些血管的出血、渗出和结疤最终导致感光细胞的不可逆损伤，如果不及时治疗将造成快速的视觉丧失。通过眼底图像检测黄斑区域的病变损伤是AMD诊断的主要方式，但由于黄斑区域的病变导致黄斑区域的结构性变化，直接定位黄斑区域相对困难，因此常通过定位视盘区域，并根据视盘与黄斑的相对位置关系定位黄斑区域以进行后续的损伤检测。由此可见，视盘区域的准确定位有助于AMD的分析诊断。对AMD尚未明确确切的病因，可能与遗传因素、环境影响、视网膜慢性光损伤、营养失调、代谢障碍等有关。衰老和退变是引起AMD的重要因素。统计数据显示，2015年全球有620万人患有AMD。国际上广泛使用的相关公开数据集主要包括AREDS、iChallenge-AMD和KORA。其中，AREDS数据集被广泛应用于AMD的诊断，它包括从5 208名参与者中获取的206 500张眼底彩照；iChallenge-AMD是被用于iChallenge竞赛的数据集，它由1 200幅图像组成，其中77%来自非AMD患者，23%来自AMD患者，提供了黄斑变性/非黄斑变性、视盘边界、中央凹位置以及病灶边界的标签；KORA数据集（Brandl等，2016年）则是从德国南部25至74岁的2 840名参与者中获得的。Govindaiah等于2018年评估了深度学习网络在两类（健康/早期AMD、中期/晚期AMD）和四类（无AMD、早期AMD、中期AMD、晚期AMD）分类任务中的性能，被评估的网络包括有迁移学习的VGG16、无迁移学习的VGG16和Res Net-50。Tan等则设计了一个14层的卷积神经网络模型用于早期AMD诊断。他们的数据来自Kasturba医学院眼科，包括402张正常图像，583张早期、中期黄斑变性或遗传性黄斑变性的视网膜图像，125张湿性黄斑变性的视网膜图像。Burlina等进一步使用深度学习算法对AMD患者进行了详细的严重程度表征和5年风险评估，他们采用的分类网络是Res Net-50。为了评估晚期AMD患者的5年风险，他们评估了3种基于深度学习的策略，即软预测、硬预测和回归预测。
糖尿病性黄斑水肿（DME）是糖尿病视网膜病变最常见的并发症，可能导致严重的视力损伤，甚至致盲。DME指由糖尿病引起的黄斑中央凹一个视盘直径范围内的细胞外液积聚所致的视网膜增厚或硬性渗出物沉积，影响其形成的因素有糖尿病视网膜病变的严重程度、糖尿病的病程、玻璃体后脱离等。目前对DME的人工智能诊断算法主要包括两阶段网络架构和多尺度网络。Mo等提出了用于DME诊断的级联深度残差网络模型，所使用的数据集包括e-ophtha EX和汉密尔顿眼科研究所黄斑水肿数据集（HEI-MED）。HEI-MED数据集由169张眼底彩照组成，其中115张为健康图像、54张为含有渗出物的图像。他们提出的网络框架分为两个阶段，第一阶段用分割渗出物的深度全卷积残差网络（FCRN），裁剪一个固定大小的区域，其中心像素具有最大概率值，该区域被输入到第二阶段的深度残差网络，从而完成二分类任务。另一种对DME的诊断方法是采用多尺度网络。He等提出了一种基于多尺度方法的DME分类方法。他们使用IDRiD和Messidor作为数据集，首先通过U形网络生成视网膜中央凹和硬渗出物区域的掩模，然后设计一个以VGG16为骨干的多尺度特征提取模块。中央凹和硬渗出物区域的掩模和提取到的多尺度特征被融合在一起，输入到一个XGBoost分类器从而得到最终分类结果。
在医学领域，黄斑病变类型多且表征复杂，主要病变类型包括AMD、DME等，病变表征包含微动脉瘤、出血、渗出等。然而对黄斑病变的关注与它的患病率和严重程度非常不匹配，对黄斑病变的诊断研究远远少于对糖尿病视网膜病变或青光眼的诊断研究，并且国际上相关的公开数据集和图像数量也远远不及糖尿病视网膜病变或青光眼的。因此，利用人工智能算法对眼底彩照中的黄斑区域进行处理和分析，具有很大发展空间和潜力。