徐晓嵘教授团队在视网膜动静脉交叉分类方面取得突破

中国科大苏州高等研究院智能医疗器械研究中心、生物医学工程学院徐晓嵘教授和孙明斋特任研究员团队在视网膜动静脉交叉分类方面取得突破，为中风风险的早期预测提供了新的视角。该成果以“Edge-guided Contrastive Adaptation Network for Arteriovenous Nicking Classification Using Synthetic Data”为题发表在国际知名期刊《IEEE Transactions on Medical Imaging》上，生物医学工程学院2022级博士研究生刘继铖同学为第一作者，徐晓嵘教授和孙明斋特任研究员为通讯作者。

（文章链接：https://ieeexplore.ieee.org/document/10315136 DOI:10.1109/TMI.2023.3332168）

该研究聚焦视网膜动静脉交叉处狭窄（AVN）的分类。AVN表现为动静脉交叉处静脉直径的减小。研究表明，有AVN的人中风的可能性是正常人的两倍。团队成功应对了AVN分类中的主要挑战--数据稀缺和类别识别的困难，开发了一种新的数据合成方法，并设计了一种边缘引导的域自适应网络，有效地实现了合成数据与真实数据之间关键信息的迁移，从而提高了分类的准确性。广泛的实验证明了这种方法在提高AVN分类效率方面的有效性。

研究方法流程图

由于AVN与脑卒中的紧密关系，这项研究也为心脑血管疾病的早期辅助诊断贡献了新的思路，在心脑血管健康监测和中风预防方面具有重要意义。