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深度学习驱动的仿生视觉场景简化技术研究

作者及机构
本研究由Nicole Han、Sudhanshu Srivastava、Aiwen Xu、Devi Klein和Michael Beyeler共同完成，所有作者均来自美国加州大学圣巴巴拉分校（University of California, Santa Barbara）。研究成果发表于2021年2月的*Augmented Humans International Conference (AHs ’21)*会议论文集。

学术背景
视网膜退行性疾病（如视网膜色素变性（retinitis pigmentosa, RP）和年龄相关性黄斑变性（age-related macular degeneration, AMD））导致全球超过1000万人严重视力受损。视网膜假体（retinal prostheses）通过电刺激残存的视网膜细胞产生人工视觉感知（光幻视，phosphenes），但其视觉质量仍较原始。传统研究假设电刺激产生的光幻视为孤立的光点，但近年证据表明，光幻视的形状受视网膜神经纤维束（nerve fiber bundle, NFB）轨迹影响，呈现非对称延伸特征。
本研究的目标是探索基于深度学习（deep learning）的场景简化策略，作为视网膜假体的预处理方法，以提升患者对复杂场景的理解能力。研究结合了生物启发模型与心理物理学验证，首次系统评估了不同算法在模拟 prosthetic vision（SPV）中的表现。

研究流程与方法
1. 视觉刺激数据集构建
- 研究团队使用头戴式Tobii Pro Glasses 2录制了16段第一视角户外视频（每段5秒），覆盖无人物/车辆、仅人物、仅车辆、人物与车辆共存四种场景。视频在加州大学圣巴巴拉分校校园内采集，公开于Open Science Framework平台。

1. 场景简化策略设计
   研究测试了四种基于计算机视觉的预处理算法：

   • 视觉显著性（saliency）：采用DeepGaze II模型生成显著性图，突出低阶视觉特征（如颜色、对比度）。
     
   • 单目深度估计（depth）：使用Monodepth2模型预测深度图，保留最近80%的像素并通过指数衰减映射灰度值。
     
   • 对象分割（segmentation）：结合MIT Scene Parsing Benchmark和Detectron2算法，提取人物、车辆等目标的二元掩膜，未检测目标时保留道路/人行道的结构边缘。
     
   • 混合策略（combination）：融合显著性图（前10%像素）与对象分割结果，并通过深度信息调整灰度。
     

2. 模拟 prosthetic vision（SPV）

   • 预处理视频输入开源工具pulse2percept，模拟不同视网膜假体配置下的视觉输出。模型参数包括：
     
     • 光幻视大小（ρ = 100/300/500 µm）
       
     • 光幻视延伸长度（λ = 0/1000/5000 µm）
       
     • 电极阵列分辨率（8×8、16×16、32×32）
       
   • 该模型首次整合了NFB轨迹对光幻视形状的影响（图2），突破了传统SPV假设光幻视为孤立圆点的局限。
     

3. 虚拟患者实验

   • 45名视力正常受试者（18-21岁）在线参与，通过Simplephy平台观看SPV视频，判断场景中是否存在人物/车辆，并给出置信度评分（1-5级）。
     
   • 实验采用被试间设计，每组5人分配至不同的（ρ, λ）参数组合，共完成192次试验/人（16视频×4策略×3分辨率）。
     

主要结果
1. 场景简化策略性能
- 对象分割表现最优（灵敏度指数d′ = 1.13），显著优于显著性（d′ = 0.07, p<0.001）和深度策略（d′ = 0.29, p<0.001）。混合策略（d′ = 1.01）未显著提升性能（表1）。
- 对象分割的准确率（68%）、召回率（63%）和F1分数（0.68）均最高，因其直接标记语义目标，而显著性模型易受光照干扰，深度模型难以突出近处障碍物。

1. 光幻视参数影响

   • 较小光幻视（ρ = 100 µm）的d′（0.81）显著优于ρ = 500 µm（d′ = 0.52, p=0.02），但延伸长度λ无显著影响（图6）。
     
   • 所有条件下d′>0，表明即使光幻视较大/延伸，简化策略仍能提供有效信息。
     

2. 电极阵列分辨率

   • 16×16阵列的d′（0.72）显著优于8×8（d′ = 0.47, p<0.001），但32×32未进一步改善（p=0.37），提示电极数量非唯一限制因素（图8）。
     

结论与价值
1. 科学意义
- 首次验证对象分割在仿生视觉中的优势，为视网膜假体的图像预处理提供了算法优选依据。
- 提出基于NFB的生物启发模型，修正了传统SPV的简化假设，推动了对光幻视形状的定量研究。

1. 应用价值
   
   • 为实时边缘计算（如神经形态硬件）的植入式设备开发奠定基础，未来可针对个体患者优化算法。
     
   • 公开数据集与代码（GitHub）促进了领域内可比研究。
     

研究亮点
1. 方法创新：首次将DeepGaze II、Monodepth2等前沿算法与生物物理模型结合，系统性评估性能。
2. 模型突破：通过ρ/λ参数量化光幻视形状变异，填补了SPV仿真与临床实际的差距。
3. 跨学科贡献：融合计算机视觉、神经科学和临床医学，为下一代视觉假体设计提供多维度指导。

其他发现
- 受试者置信度评分与d′趋势一致，但参数（ρ, λ）和分辨率无显著影响，提示主观体验可能依赖其他未测量因素。
- 未来需扩展至室内场景和导航任务，以验证算法普适性。

该报告完整覆盖了研究的背景、方法、结果与价值，突出了其跨学科创新性和临床转化潜力。