Retinal avbildning ger en icke-invasiv möjlighet för diagnos av flera medicinska patologier. Den automatiska segmenteringen av kärlträdet är ett viktigt förbearbetningssteg som underlättar efterföljande automatiska processer som bidrar till en sådan diagnos. Vi introducerar en ny metod för automatisk segmentering av fartyg träd i retinal fundus bilder. Vi föreslår ett filter som selektivt svarar på fartyg och som vi kallar B-COSFire med B stående för bar som är en abstraktion för ett fartyg. Den baseras på den befintliga CAFOSIRE-metoden (kombination av skiftade filtersvar). Ett B-COSFIRE-filter uppnår orienteringsselektivitet genom att beräkna det viktade geometriska medelvärdet av utmatningen från en pool av GAussians-filter, vars stöd är i linje med varandra. Den uppnår rotationsinvarians effektivt genom enkla skiftningar. Det föreslagna filtret är mångsidigt eftersom dess selektivitet bestäms av ett visst fartygsliknande prototypmönster i en automatisk konfigurationsprocess. Vi konfigurerar två B-COSFire-filter, nämligen symmetriska och asymmetriska, som är selektiva för barer respektive bar-ends. Vi uppnår segmentering av fartyg genom att sammanfatta svaren från de två rotationsinvarianta B-COSFIRE-filtren, följt av tröskelering. De resultat som vi uppnår på tre allmänt tillgängliga datamängder (DRIVE: Se = 0,7655, Sp = 0,9704, STARE: Se = 0,7716, Sp = 0,9701, CHASE_DB1: Se = 0,7585, Sp = 0,9587) är högre än många av de senaste metoderna. Den föreslagna segmenteringsmetoden är också mycket effektiv med en tids komplexitet som är betydligt lägre än befintliga metoder.
REF har använt en kombination av ändrade filtersvar (COSFire) för att upptäcka näthinnekärl eller något kärlliknande mönster.
Trainable COSFIRE filters for vessel delineation with application to retinal images
{'venue': 'Medical image analysis', 'journal': 'Medical image analysis', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}