面向前段光学相干断层扫描图像的细胞检测方法
图像与视频处理
2024-06-26 v1 计算机视觉与模式识别
摘要
前段红斑是一种常见的眼部炎症形式，如果不能及时诊断，可能导致永久性视力丧失。监测这一状况涉及对眼前室（AC）中炎性细胞的量化，而这些细胞可通过前段光学相干断层扫描（AS-OCT）捕获。然而，手动识别 AS-OCT 图像中的细胞既耗时又主观。此外，现有的自动化方法可能在细胞检测效果和检测结果可靠性方面存在局限。为解决这些挑战，我们提出了一个用于检测 AS-OCT 图像中细胞的自动化框架。该框架由一个零样本腔体分割模块和一个细胞检测模块组成。第一个模块在不要求人工标注训练数据的情况下对图像中的 AC 区域进行分割。随后，第二个模块在分段后的 AC 区域内识别 individual 细胞。通过实验，我们的框架在 AC 分割和细胞检测任务上均优于当前最先进的方法。值得注意的是，我们发现以往的细胞检测方法可能存在召回率低的问题，可能遗漏大量细胞。相比之下，我们的框架提供了更好的解决方案，有助于前段红斑的诊断和研究。我们的细胞检测代码已公开于: https://github.com/joeybyc/cell_detection。
引用
@article{arxiv.2406.17577,
title = {Advancing Cell Detection in Anterior Segment Optical Coherence Tomography Images},
author = {Boyu Chen and Ameenat L. Solebo and Paul Taylor},
journal= {arXiv preprint arXiv:2406.17577},
year = {2024}
}