Vi tar upp en ny problemdomän i analysen av optisk koherenstomografi (OCT) bilder: diagnos av flera macular patologi i retinal OCT bilder. Målet är att identifiera förekomsten av normal makula och var och en av tre typer av makula patologi, nämligen makula ödem, makula hål, och åldersrelaterad makula degeneration, i OCT skiva centrerad vid fovea. Vi använder en maskininlärningsmetod baserad på globala bilddeskriptorer som bildas från en flerskalig rumslig pyramid. Våra lokala funktioner är dimensionsreducerade lokala binära mönster histogram, som kan koda struktur och form information i retinal OCT bilder och deras kantkartor, respektive. Vår representation fungerar på flera rumsliga skalor och granulariteter, vilket leder till robust prestanda. Vi använder 2-klass stöd vektor maskin klassificerare för att identifiera förekomsten av normal macula och var och en av de tre patologerna. För att ytterligare diskriminera undertyper inom en patologi, bygger vi också en klassificering för att skilja full-tickness hål från pseudo-hål inom makula hål kategorin. Vi utför omfattande experiment på en stor datauppsättning på 326 OCT-skanningar från 136 försökspersoner. Resultaten visar att den föreslagna metoden är mycket effektiv (alla AUC > 0, 93).
Liu m.fl. föreslog en metod för att upptäcka makulapatologi i OCT-avbildningar med hjälp av lokala binära mönster (LBP) och gradientinformation som attribut REF.
Automated macular pathology diagnosis in retinal OCT images using multi-scale spatial pyramid and local binary patterns in texture and shape encoding
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}