Sammanfattning av denna webbsida: Vi presenterar en helautomatisk algoritm för att identifiera vätskefyllda regioner och sju näthinnelager på spektraldomänen optisk koherenstomografi bilder av ögon med diabetiskt makulaödem (DME). För att uppnå detta utvecklade vi en kärnregression (KR)-baserad klassificeringsmetod för att uppskatta vätske- och retinala lagerpositioner. Vi använde sedan dessa klassificeringsuppskattningar som en vägledning för att mer exakt segmentera näthinnans lagergränser med hjälp av vår tidigare beskrivna grafteori och dynamiska programmeringsram (GTDP). Vi validerade vår algoritm på 110 Bscans från tio patienter med svår DME-patologi, vilket visar en total genomsnittlig Dice-koefficient på 0,78 vid jämförelse av vår KR + GTDP-algoritm med en expertklassare. Detta är jämförbart med inter-observer Dice-koefficienten på 0,79. Hela datamängden är tillgänglig online, inklusive våra automatiska och manuella segmenteringsresultat. Såvitt vi vet är detta den första validerade, helautomatiska, sjulagers- och vätskesegmenteringsmetoden som har tillämpats på verkliga bilder som innehåller svår DME.
I REF föreslogs en övervakad metod för att identifiera vätskefyllda regioner och retinala skikt på 110 Bscans på 10 patienter med DME.
Kernel regression based segmentation of optical coherence tomography images with diabetic macular edema
{'venue': 'Biomedical optics express', 'journal': 'Biomedical optics express', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}