Abstract-Glaucoma är en kronisk ögonsjukdom som leder till irreversibel synförlust. Bägaren till skiva förhållandet (CDR) spelar en viktig roll i screening och diagnos av glaukom. Således är den exakta och automatiska segmentering av optiska skiva (OD) och optiska kopp (OC) från fondus bilder en grundläggande uppgift. De flesta befintliga metoder segmenterar dem separat, och förlitar sig på handgjorda visuella funktion från Fundus bilder. I detta dokument föreslår vi en djupinlärningsarkitektur, som heter M-Net, som löser OD- och OC-segmenteringen gemensamt i ett enstegssystem med flera varumärken. Det föreslagna M-Net består huvudsakligen av flerskaliga indatalager, U-formigt konvolutionsnätverk, sidoutflödesskikt och multi-märkt förlustfunktion. Det flerskaliga ingångslagret konstruerar en bildpyramid för att uppnå flera mottagliga fältstorlekar. U-forme convolutional nätverk används som den huvudsakliga body nätverk struktur för att lära sig den rika hierarkiska representationen, medan sid-output skiktet fungerar som en tidig klassificerare som producerar en följeslagare lokala förutsägelse karta för olika skalskikt. Slutligen föreslås en multi-label förlustfunktion för att generera den slutliga segmenteringskartan. För att ytterligare förbättra segmenteringsprestandan introducerar vi också polaromvandlingen, som ger representationen av den ursprungliga bilden i polarkoordinatsystemet. Experimenten visar att vårt M-Net-system uppnår toppmoderna OD- och OC-segmenteringsresultat på ORIGA-datauppsättningen. Samtidigt ger den föreslagna metoden också tillfredsställande resultat för glaukomscreening med beräknat CDR-värde på både ORIFA- och SCES-datauppsättningar.
Baserat på U-nätet, Fu et al. REF utvecklade M-Net för gemensam OD- och OC-segmentering.
Joint Optic Disc and Cup Segmentation Based on Multi-label Deep Network and Polar Transformation
{'venue': 'IEEE transactions on medical imaging', 'journal': 'IEEE transactions on medical imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science', 'Mathematics']}