Abstract-tillförlitlig och effektiv optisk disk lokalisering och segmentering är viktiga uppgifter i automatiserad retinal screening. General-purpose edge detektion algoritmer ofta misslyckas med att segmentera den optiska disken på grund av suddiga gränser, inkonsekvent bildkontrast eller saknade egg funktioner. Detta papper presenterar en algoritm för lokalisering och segmentering av synnervens huvudgräns i bilder med låg upplösning (ca 20 /pixel). Optimal disklokalisering uppnås med hjälp av specialiserad mallmatchning och segmentering med en deformerbar konturmodell. Den senare använder en global elliptisk modell och en lokal deformerbar modell med variabel kant-hållfasthetsberoende styvhet. Algoritmen utvärderas mot en slumpmässigt vald databas med 100 bilder från ett diabetiskt screeningprogram. Tio bilder klassificerades som oanvändbara; de andra var av varierande kvalitet. Lokaliseringsalgoritmen lyckades på alla bar en användbar bild; konturberäkningsalgoritmen bedömdes kvalitativt av en oftalmolog som har Excellent-Fair prestanda i 83% av fallen, och presterar bra även på suddiga bilder. Index Terms-Active konturer, deformerbara modeller, diabetesretinopati, synnervshuvud.
Lowell och Al. REF föreslog en deformerbar konturmodell för att segmentera gränsen för synnervens huvud i retinala bilder med låg upplösning.
Optic nerve head segmentation
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}