Automatisk segmentering av näthinnan blodkärl från fondus bilder spelar en viktig roll i datorn med hjälp av diagnos av näthinnesjukdomar. Uppgiften att blodkärl segmentering är utmanande på grund av de extrema variationer i morfologi av kärlen mot bullriga bakgrund. I detta dokument formulerar vi segmenteringsuppgiften som en multi-märkning inference uppgift och utnyttja de implicita fördelarna med kombinationen av konvolutionella neurala nätverk och strukturerad förutsägelse. Vår föreslagna konvolutionella neurala nätverk baserad modell uppnår stark prestanda och avsevärt överträffar den senaste tekniken för automatisk retinal blodkärl segmentering på DRIVE datauppsättning med 95,33% noggrannhet och 0,974 AUC poäng.
Inspirerad av detta har man nyligen föreslagit flera metoder för segmentering av näthinnans kärl när det gäller djup inlärning. REF formulerar segmentering uppgift som en multi-märkning inference problem och utnyttjar beroenden bland angränsande pixlar för att förbättra prestanda.
A fully convolutional neural network based structured prediction approach towards the retinal vessel segmentation
{'venue': '2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017)', 'journal': '2017 IEEE 14th International Symposium on Biomedical Imaging (ISBI 2017)', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}