Segmenteringen av olika näthinneskikt är avgörande för att diagnostisera och spåra utvecklingen av medicinering av olika okulära sjukdomar. På grund av komplexiteten i näthinnan strukturer, tråkigheten i manuell segmentering och variation från olika specialister, har många metoder föreslagits för att hjälpa till med denna analys. Men bild artefakter, förutom inhomogenitet i patologiska strukturer, förblir en utmaning, med negativ påverkan på prestandan hos segmenteringsalgoritmer. Tidigare försök förbehandla normalt bilderna eller modellera segmenteringen för att hantera obstruktionen men det förblir fortfarande ett område för aktiv forskning, särskilt i förhållande till grafbaserade algoritmer. I detta papper presenterar vi en automatisk retinal lager segmentering metod, som består av fuzzy histogram hyperbolization och graf skär metoder för att segmentera 8 gränser och 7 lager av näthinnan på 150 OCT B-Sans bilder, 50 vardera från temporal, näsa och centrum av foveal regionen. Vår metod visar positiva resultat, med ytterligare tolerans och anpassningsförmåga för att konturvarians och patologisk inkonsekvens i näthinnan strukturer i alla regioner.
I REF, Dodo et al. föreslog en automatiserad grafklippt segmenteringsmetod av näthinneskikt från OCT-skanningar.
Graph-Cut Segmentation of Retinal Layers from OCT Images
{'venue': 'BIOIMAGING', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}