Abstrakt. Åldersrelaterad makuladegeneration (AMD) är en ledande orsak till blindhet i utvecklade länder. Dess mest skadliga form kännetecknas av ansamling av vätska inuti näthinnan, vars kvantifiering är av yttersta vikt för att utvärdera sjukdomen progression. I detta papper föreslår vi en automatiserad metod för retinal fluid segmentering från 3D bilder förvärvade med optisk sammanhållning tomografi (OCT). Den kombinerar ett maskininlärningssätt med ett effektivt segmenteringsramverk baserat på geodesisk grafskärning. Efter en bild förbehandling steg, ett artificiellt neuralt nätverk tränas baserat på texturala funktioner för att tilldela varje voxel en sannolikhet att tillhöra en vätska. De erhållna sannolikhetskartorna används för att beräkna minimala geodesiska avstånd från en uppsättning identifierade utsädespunkter till de återstående otilldelade voxlar. Slutligen löses segmenteringen optimalt och effektivt med hjälp av grafskärningsoptimering. Metoden utvärderas på en klinisk longitudinell datauppsättning bestående av 30 OCT-skanningar från 10 patienter tagna i 3 olika stadier av behandlingen. Manuella anteckningar från två näthinnespecialister togs som guldstandard. Segmenteringsmetoden uppnådde en genomsnittlig precision på 0,88 och ett återkallande på 0,83 med den kombinerade F1-poängen på 0,85. De segmenterade vätskevolymerna låg inom den uppmätta variabiliteten mellan observatorerna. Resultaten visar att den föreslagna metoden är ett lovande steg mot exakt kvantifiering av näthinnevätska.
I REF presenterades en automatiserad metod baserad på artificiella neurala nätverk i kombination med ett segmenteringsramverk baserat på geodesiska grafer för segmentering av retinalvätska från OCT-bilder av AMD-personer.
Geodesic Graph Cut Based Retinal Fluid Segmentation in Optical Coherence Tomography
{'venue': 'Proceedings of the Ophthalmic Medical Image Analysis Second International Workshop', 'journal': 'Proceedings of the Ophthalmic Medical Image Analysis Second International Workshop', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}