Abstract-Automatiserad upptäckt av blodkärl strukturer håller på att bli av avgörande intresse för bättre hantering av kärlsjukdomar. I detta dokument föreslår vi en ny oändlig aktiv konturmodell som använder hybridinformation om regionen för att närma sig detta problem. Mer specifikt, en oändlig omkrets regularizer, som tillhandahålls genom att använda Lebesgue mått på - granne med gränser, gör det möjligt att bättre upptäcka små oscillator (grenning) strukturer än de traditionella modeller som bygger på längden på en funktions gränser (dvs. Hausdorff åtgärd). För att förbättra den allmänna segmenteringsprestandan drar den föreslagna modellen dessutom fördel av att använda olika typer av regional information, såsom kombinationen av intensitetsinformation och lokal fasbaserad förbättringskarta. Den lokala fasbaserade förbättringskartan används för sin överlägsenhet när det gäller att bevara kärlkanterna, medan den givna bildintensitetsinformationen garanterar en korrekt funktions segmentering. Vi utvärderar prestandan av den föreslagna modellen genom att tillämpa den på tre offentliga retinal bilddataset (två datauppsättningar av färg fundus fotografi och en fluorescein angiografi dataset). Den föreslagna modellen överträffar konkurrenterna jämfört med andra oövervakade och övervakade metoder som används i stor utsträckning. Den känslighet (0,742), specificitet (0,982) och noggrannhet (0,954) som uppnås på DRIVE-datauppsättningen ligger till exempel mycket nära den andra observatörens kommentarer.
REF visade en oändlig aktiv konturmodell som kombinerar intensitet och lokal fasinformation.
Automated Vessel Segmentation Using Infinite Perimeter Active Contour Model with Hybrid Region Information with Application to Retinal Images
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}