Automatiserad analys av näthinnans bild har framträtt som ett viktigt diagnostiskt verktyg för tidig upptäckt av ögonrelaterade sjukdomar som glaukom och diabetesretinopati. I detta dokument har vi presenterat en robust metodik för optisk diskdetektering och gränssegmentering, vilket kan ses som det inledande steget i utvecklingen av ett datorstödd diagnostiskt system för glaukom i retinala bilder. Den föreslagna metoden är baserad på morfologiska operationer, den cirkulära Houghtransform och den grow-cut algoritmen. De morfologiska operatörerna används för att förbättra den optiska skivan och ta bort näthinnan vaskulatur och andra patologier. Den optiska skivan centrum är ungefärlig med hjälp av den cirkulära Hough transform, och den growing-cut algoritmen används för att exakt segmentera den optiska skivan gränsen. Metoden är kvantitativt utvärderad på fem offentligt tillgängliga retinala bilddatabaser DRIVE, DIARETDB1, CHASE_DB1, DRIONS-DB, Messidor och en lokal Shifa sjukhusdatabas. Metoden uppnår en hastighet på 100% för detektering av optiska skivor för dessa databaser, med undantag för 99,09 % respektive 99,25 % för DRIONS-DB, Messidor respektive ONHSD-databaser. Den optiska skivgränsdetekteringen uppnådde en genomsnittlig rumslig överlappning på 78,6%, 85,12%, 83,23%, 85,1%, 87,93%, 80,1%, respektive 86,1%, för dessa databaser. Denna unika metod har visat betydande förbättringar jämfört med befintliga metoder när det gäller detektion och gränsextraktion av den optiska skivan.
Abdullah m.fl. REF segmenterade OD-gränsen med hjälp av growcut-algoritmen.
Localization and segmentation of optic disc in retinal images using circular Hough transform and grow-cut algorithm
{'venue': 'PeerJ', 'journal': 'PeerJ', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}