Abstrakt. Vi presenterar en ny ram för djupbaserad optiska kopp gräns extraktion från en enda 2D färg fondus fotografi per öga. Flera djupuppskattningar från skuggning, färg och texturgradienter i bilden korreleras med optisk koherenstomografi (OCT) baserat djup med hjälp av en kopplad gles ordbok, tränad på bilddjupspar. Slutligen är ett Markov Random Field formulerat på djupkartan för att modellera det relativa djupet och diskontinuiteten vid koppgränsen. Validering av djupuppskattning på Inspire-datauppsättningen gav en genomsnittlig korrelationskoefficient på 0,80. Vår cupsegmentering överträffar flera toppmoderna metoder på DRISHTI-GS-datauppsättningen med en genomsnittlig F-poäng på 0,81 och gränsterror på 21,21 pixlar på testuppsättningen mot manuella expertmarkeringar. Utvärdering på en ytterligare uppsättning av 28 bilder mot OCT scanner gav groundtruth visade en genomsnittlig rms fel på 0,11 på Cup-Disk diameter och 0.19 på Cup-disk område förhållanden.
I REF föreslog författarna en metod för uppskattning av enstaka bilddjup där de uppskattar djup från färg, skuggning och även med hjälp av en sammankopplad lexikonbaserad övervakningsmetod.
Coupled Sparse Dictionary for Depth-Based Cup Segmentation from Single Color Fundus Image
{'venue': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'journal': 'Medical image computing and computer-assisted intervention : MICCAI ... International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}