Abstract-Optic skiva (OD) detektion är ett viktigt steg i att utveckla system för automatisk diagnos av olika allvarliga oftalmiska patologier. I detta dokument presenteras en ny mallbaserad metod för segmentering av OD från digitala näthinnebilder. Denna metod använder morfologiska metoder och metoder för att upptäcka kanter följt av Circular Hough Transform för att uppnå en cirkulär OD-gränsprecision. Det kräver en pixel som finns inom OD som initial information. I detta syfte föreslås också en lokaliseringsmetod baserad på en algoritm av omröstningstyp. Algoritmerna utvärderades på 1200 bilder av den offentligt tillgängliga databasen MESSIDOR. Placeringsförfarandet lyckades i 99% av fallen, med en genomsnittlig beräkningstid på 1,67 s. med en standardavvikelse på 0,14 s. Å andra sidan gav segmenteringsalgoritmen ett genomsnittligt gemensamt område som överlappade mellan automatiserade segmenteringar och verkliga OD-regioner på 86%. Den genomsnittliga beräkningstiden var 5,69 s med en standardavvikelse på 0,54 s. Dessutom presenteras en diskussion om fördelar och nackdelar med de modeller som mer allmänt används för OD-segmentering i detta dokument.
Segmentering av optisk skiva utförs i REF använder morfologiska och kant detektion tekniker och Hough transform.
Detecting the Optic Disc Boundary in Digital Fundus Images Using Morphological, Edge Detection, and Feature Extraction Techniques
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}