基于图优化技术，提出了一种新颖的视网膜内层自动分割方法。光学相干断层扫描（OCT）图像中十个视网膜层的11个边界得到了准确，快速和可靠的量化。代替考虑单个像素的强度或梯度特征，所提出的方法着重于整个基于边缘的图像提示。该图像表示为一个完整的加权图，其中连接的组件为节点。基于所连接组件的梯度和空间距离信息以及亲和度矩阵对每个节点进行排名。在三个阶段的项目中有效地进行了细分，以提取11个边界。在来自两个不同数据库的64个OCT图像上对分割算法进行了评估，并将其与两个独立观察者的手动跟踪进行了比较。它在平均无符号边界误差和平均有符号边界误差方面显示出令人鼓舞的结果。
2022-12-18 22:39:55
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视网膜分层是视盘结构三维分析、青光眼三维特征提取的基础，为改善视网膜 OCT 图像的层次分割效果，提出了一个基于强度的二维视网膜黄斑 OCT 图像多层结构分割算法。分割方法通过预处理、滤波等操作，计算出视网膜OCT图像中每个A-scan的强度和强度梯度值，能很好地分割出视网膜OCT图像中的RNFL上界、IS和OS分界线、RPE层下界等，并用最短距离计算的黄斑距离策略对黄斑部位分层结果进行再优化，从而实现视网膜OCT图像的层次分割。实验结果表明，所提算法优化效果好，时间复杂度低，运行速度较快。
2021-11-29 15:27:27
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该数据集包含对糖尿病性黄斑水肿的光学相干断层扫描图像进行分割的图像。数据集载自文章：S. J. Chiu, M. J. Allingham, P. S. Mettu, S. W. Cousins, J. A. Izatt, S. Farsiu, "Kernel regression based segmentation of optical coherence tomography images with diabetic macular edema", ( BIOMEDICAL OPTICS EXPRESS), 6(4), pp. 1172-1194, April, 2015
Segmentation of OCT images (DME)_datasets.txt
2021-10-07 18:15:30
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