Glaukom är den näst största orsaken till blindhet över hela världen, med cirka 60 miljoner fall rapporterade över hela världen under 2010. Om glaukom inte diagnostiseras i tid, orsakar den irreversibla skador på synnerven som leder till blindhet. Den optiska nervhuvud undersökning, som innebär mätning av kopp-till-disk förhållande, anses vara en av de mest värdefulla metoder för strukturell diagnos av sjukdomen. Uppskattning av cup-to-disc förhållandet kräver segmentering av optisk skiva och optik kopp på ögonfondus bilder och kan utföras av moderna datorseende algoritmer. Detta arbete presenterar universellt tillvägagångssätt för automatisk optisk skiva och kopp segmentering, som bygger på djupt lärande, nämligen modifiering av U-Net convolutional neurala nätverk. Våra experiment inkluderar jämförelse med de mest kända metoderna på allmänt tillgängliga databaser DRIONS-DB, RIM-ONE v.3, DRISHTI-GS. För både optisk skiva och kopp segmentering, vår metod uppnår kvalitet jämförbar med nuvarande state-of-the-art metoder, överträffar dem i termer av förutsägelsetiden.
Samma metod tillämpas i REF för segmentering av den optiska skivan och den optiska koppen, eftersom den senare är mindre än den optiska skivan och alltid är inne i den.
Optic Disc and Cup Segmentation Methods for Glaucoma Detection with Modification of U-Net Convolutional Neural Network
{'venue': 'Pattern Recognition and Image Analysis', 'journal': 'Pattern Recognition and Image Analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}