面向远程医疗应用的斜视自动检测
计算机视觉与模式识别
2018-12-04 v3
摘要
斜视是影响人类生活最重要的眼科疾病之一。及时检测斜视有助于其预后与治疗。远程医疗在缓解日益增长的眼科疾病诊断需求方面具有巨大潜力,是实现及时斜视检测的有效方法。本文由眼科医生建立了一个远程斜视数据集,进而提出一种端到端框架 RF-CNN,在该远程斜视数据集上实现斜视自动检测。RF-CNN 先对每幅图像进行眼区域分割,再用深度神经网络对分割出的眼区域进行分类。在所建远程斜视数据集上的实验结果表明,所提 RF-CNN 在面向远程医疗应用的斜视自动检测上具有良好的性能。代码已公开于:https://github.com/jieWeiLu/Strabismus-Detection-for-Telemedicine-Application。
引用
@article{arxiv.1809.02940,
title = {Automated Strabismus Detection for Telemedicine Applications},
author = {Jiewei Lu and Zhun Fan and Ce Zheng and Jingan Feng and Longtao Huang and Wenji Li and Erik D. Goodman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1809.02940},
year = {2018}
}
备注
8 page, 10 figures