基于中性空间图论的EDI OCT图像脉络膜层自动分割
图像与视频处理
2018-12-06 v1
摘要
脉络膜是位于视网膜下方的血管组织，为外层视网膜供氧；该组织的任何损伤都可能是视网膜疾病的前兆。脉络膜在增强深度成像光学相干断层扫描(EDI-OCT)图像中几乎不可见，眼科医生难以手动检测该层。本文提出一种在中性空间中对EDI-OCT图像进行脉络膜自动分割的方法。在图像处理的神经中性方法中，从图像提取任何信息并对其进行任何处理，均由真、假与不确定三个集合建模。首先，我们将每幅图像变换至中性空间；然后，计算每两个节点间的权重并应用Dijkstra算法以检测视网膜色素上皮(RPE)层。基于RPE定位并对假集合施加伽马校正与同态滤波，我们以类似于RPE的方法分割脉络膜层。所提算法在来自11人的Heidelberg 3D OCT Spectralis的32幅EDI OCT图像上测试，并与手动分割比较。结果显示黄斑图像的无符号误差为3.34像素(12.9微米)，视乳头前图像为6.55像素(25.3微米)；其中黄斑误差低于另外两种方法(7.71像素与9.79像素)。此外，所提方法在视乳头前数据上的研究属新颖工作，已发表文献集中于黄斑数据。边界的识别有助于确定脉络膜的缺失或变化，可作为自动判定视网膜疾病的特征。
引用
@article{arxiv.1812.01989,
title = {Automatic Segmentation of Choroid Layer in EDI OCT Images Using Graph Theory in Neutrosophic Space},
author = {Bahareh Salafian and Rahele Kafieh and Abdolreza Rashno and Mohsen Pourazizi and Saeid Sadri},
journal= {arXiv preprint arXiv:1812.01989},
year = {2018}
}
备注
36 pages, 25 figures and 2 tables