Sammanfattning av denna webbsida: Enhanced Depth Imaging (EDI) optisk koherenstomografi (OCT) ger högupplösta tvärsnittsbilder av åderhinnan in vivo, och används därför i många kliniska studier. Kvantifieringen av koroida beror dock på manuella märkningar av två gränser, Bruchs membran och det koroidala-sklerala gränssnittet. Denna märkningsprocess är tröttsam och subjektiv av inter-observer skillnader, därför är automatisk segmentering av koroida skiktet mycket önskvärt. I den här artikeln presenterar vi en snabb och exakt algoritm som kan segmentera åderhinnan automatiskt. Bruch's membran upptäcks genom att söka pixel med den största lutningsvärdet över näthinnan pigmentepitel (RPE) och koroidal-sklerala gränssnitt avgränsas genom att hitta den kortaste vägen av grafen som bildas av dal pixlar med hjälp av Dijkstra algoritm. Experimenten som jämför automatiska segmenteringsresultat med manuella märkningar utförs på 45 EDI-OCT-bilder och medelvärdet av Dice's Coefficient är 90,5 %, vilket visar att algoritmen överensstämmer med de manuella märkningarna. Behandlingstiden för varje bild är ca 1,25 sekunder.
Gränssnittet mellan åderhinnan och skleran med hjälp av Dijkstra algoritm undersöktes REF.
Automatic segmentation of the choroid in enhanced depth imaging optical coherence tomography images
{'venue': 'Biomedical Optics Express', 'journal': 'Biomedical Optics Express', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}