Polar-Net：一种用于 OCTA 图像中阿尔茨海默病检测的临床友好模型

我们提出了一种名为 Polar-Net 的新型深度学习框架，将 OCTA 图像从笛卡尔坐标系映射到极坐标系，实现了基于 ETDRS 网格的区域分析方法，并结合临床先验信息提高性能，这有助于了解模型在检测 AD 时的决策过程和其与临床观察的一致性。通过对私有和公共数据集的评估，我们证明了 Polar-Net 优于现有的最先进方法，并为视网膜血管变化与 AD 之间的关联提供了更有价值的病理证据。