WHA-Net: un modelo híbrido de baja complejidad para una clasificación precisa de pseudopapiledema en imágenes de fondo de ojo
Autores: Pei, Junpeng; Wang, Yousong; Ge, Mingliang; Li, Jun; Li, Yixing; Wang, Wei; Zhou, Xiaohong
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2025
Acceso abierto
Artículo científico
2025
WHA-Net: un modelo híbrido de baja complejidad para una clasificación precisa de pseudopapiledema en imágenes de fondo de ojo
Categoría
Ingeniería y Tecnología
Subcategoría
Bioingeniería
Palabras clave
Manifestaciones de fondo
Edema del disco óptico
Seudopapiledema
WHA-Net
Modelo híbrido
Diagnóstico diferencial
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 38
Citaciones: Sin citaciones
Las manifestaciones del fondo de ojo del pseudopapiledema se asemejan estrechamente a las del edema del disco óptico, lo que hace que su diferenciación sea particularmente desafiante en ciertas situaciones clínicas. Sin embargo, un diagnóstico rápido y preciso es crucial para aliviar la ansiedad del paciente y guiar las estrategias de tratamiento. Este estudio propone un modelo híbrido eficiente de baja complejidad, WHA-Net, que integra de manera innovadora tres módulos centrales para lograr un diagnóstico auxiliar preciso del pseudopapiledema. Primero, se introduce el bloque de convolución wavelet (WTC) para mejorar la capacidad de caracterización del modelo para los detalles de los vasos sanguíneos y los bordes del disco óptico en imágenes de fondo de ojo a través de la transformada wavelet 2D y la convolución profunda. Además, se incorpora el bloque híbrido de atención residual invertida (HAIR) para extraer características críticas como la morfología vascular, hemorragias y exudados. Finalmente, el módulo Agent-MViT captura de manera efectiva las características de continuidad de los contornos del disco óptico y los vasos retinianos en imágenes de fondo de ojo, al tiempo que reduce la complejidad computacional de los Transformadores tradicionales. El modelo fue entrenado y evaluado en un conjunto de datos de 1793 imágenes de fondo de ojo rigurosamente seleccionadas, que incluyen 895 discos ópticos normales, 485 casos de edema del disco óptico (ODE) y 413 casos de pseudopapiledema (PPE). En el conjunto de pruebas, el modelo logró un rendimiento excepcional, con una precisión del 97,79%, una precisión del 95,55%, una sensibilidad del 95,69% y una especificidad del 98,53%. Experimentos comparativos confirman la superioridad de WHA-Net en tareas de clasificación, mientras que los estudios de ablación validan la efectividad y racionalidad del diseño combinado de cada módulo. Esta investigación proporciona una solución clínicamente valiosa para el diagnóstico diferencial automatizado del pseudopapiledema, con eficiencia computacional y fiabilidad diagnóstica.
Descripción
Las manifestaciones del fondo de ojo del pseudopapiledema se asemejan estrechamente a las del edema del disco óptico, lo que hace que su diferenciación sea particularmente desafiante en ciertas situaciones clínicas. Sin embargo, un diagnóstico rápido y preciso es crucial para aliviar la ansiedad del paciente y guiar las estrategias de tratamiento. Este estudio propone un modelo híbrido eficiente de baja complejidad, WHA-Net, que integra de manera innovadora tres módulos centrales para lograr un diagnóstico auxiliar preciso del pseudopapiledema. Primero, se introduce el bloque de convolución wavelet (WTC) para mejorar la capacidad de caracterización del modelo para los detalles de los vasos sanguíneos y los bordes del disco óptico en imágenes de fondo de ojo a través de la transformada wavelet 2D y la convolución profunda. Además, se incorpora el bloque híbrido de atención residual invertida (HAIR) para extraer características críticas como la morfología vascular, hemorragias y exudados. Finalmente, el módulo Agent-MViT captura de manera efectiva las características de continuidad de los contornos del disco óptico y los vasos retinianos en imágenes de fondo de ojo, al tiempo que reduce la complejidad computacional de los Transformadores tradicionales. El modelo fue entrenado y evaluado en un conjunto de datos de 1793 imágenes de fondo de ojo rigurosamente seleccionadas, que incluyen 895 discos ópticos normales, 485 casos de edema del disco óptico (ODE) y 413 casos de pseudopapiledema (PPE). En el conjunto de pruebas, el modelo logró un rendimiento excepcional, con una precisión del 97,79%, una precisión del 95,55%, una sensibilidad del 95,69% y una especificidad del 98,53%. Experimentos comparativos confirman la superioridad de WHA-Net en tareas de clasificación, mientras que los estudios de ablación validan la efectividad y racionalidad del diseño combinado de cada módulo. Esta investigación proporciona una solución clínicamente valiosa para el diagnóstico diferencial automatizado del pseudopapiledema, con eficiencia computacional y fiabilidad diagnóstica.