Detektion av synnervshuvudet (ONH) är en viktig förbehandlingskomponent i algoritmer för automatisk extraktion av näthinnans anatomiska strukturer. Vi föreslår en metod för att automatiskt lokalisera ONH i fondus bilder av näthinnan. Metoden omfattar kantdetektering med hjälp av Sobel-operatörerna och detektering av cirklar med hjälp av Hough-transform. Den Hough transform hjälper till att upptäcka centrum och radien av en cirkel som approximerar marginalen av ONH. Fyrtio bilder av näthinnan från Digital Retinal Images för fartyg Extraction (DRIVE) dataset användes för att testa prestandan av den föreslagna metoden. Centrum och gräns för ONH var självständigt markerade av en oftalmolog för utvärdering. Analys av friresponsmottagarens driftsegenskaper (FROC) samt mått på avstånd och överlappning användes för att utvärdera den föreslagna metodens prestanda. ONH:s centra upptäcktes med ett genomsnittsavstånd på 0,36 mm till motsvarande centra markerade av oftalmologen; de upptäckta cirklarna hade en genomsnittlig överlappning på 0,73 med gränserna för ONH dras av oftalmologen. FROC-analys indikerade en känslighet för detektion på 92,5% vid 8,9 falskt positiva per bild. Med ett intensitetsbaserat kriterium för val av cirkel och en gräns på 40 pixlar (0, 8 mm) på avståndet mellan mitten av den detekterade cirkeln och den manuellt identifierade centrum för ONH, erhölls en framgångsrik detektionshastighet på 90% med DRIVE- datasetet.
Dessutom formulerade Zhu et al en metod baserad på Sobel operators och Hough transform för detektion av OD i retinal foundus bilder. Hoppa över det.
Detection of the Optic Nerve Head in Fundus Images of the Retina Using the Hough Transform for Circles
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}