基于广义运动模式与全卷积网络的视网膜积液检测与分割方法
计算机视觉与模式识别
2017-12-05 v1
摘要
SD-OCT 是一种用于诊断黄斑病变的非侵入性横截面成像方式。对 OCT 中作为生物标志物的异常进行高效检测与分割,有助于分析疾病进展并为相关疾病提供有效治疗。本工作中,我们提出一种基于广义运动模式(GMP)的全自动分割方法,利用级联全卷积网络从 SD-OCT 扫描中检测并分割视网膜积液。通用的分割方法依赖于基于领域知识的特征提取,而我们提出一种基于广义运动模式(GMP)的方法,通过对图像引入运动以抑制背景来导出该模式。所提方法可并行化处理并能有效应对扫描仪间差异。我们的方法在分割中分别针对 IRF、SRF 和 PDE 三类积液取得了 0.61、0.70 和 0.73 的平均 Dice 分数,在检测中取得了 0.85、0.84 和 0.87 的平均 AUC。
引用
@article{arxiv.1712.01073,
title = {A Generalized Motion Pattern and FCN based approach for retinal fluid detection and segmentation},
author = {Shivin Yadav and Karthik Gopinath and Jayanthi Sivaswamy},
journal= {arXiv preprint arXiv:1712.01073},
year = {2017}
}
备注
8 pages, 4th MICCAI Workshop on Ophthalmic Medical Image Analysis (OMIA)