BioNet：将生物标志物先验注入全局到局域网络用于光学相干断层扫描图像中的脉络膜分割
计算机视觉与模式识别
2019-12-12 v1 图像与视频处理
定量方法
摘要
脉络膜是眼的血管层，与许多眼部疾病的发病及严重程度直接相关。光学相干断层扫描（OCT）能够对视网膜与脉络膜的横截面进行成像，但脉络膜区域的分割具有挑战性，原因在于模糊的脉络膜-巩膜界面（CSI）。本文中，我们提出一种生物标志物注入的全局到局域网络（BioNet）用于脉络膜分割，以更高的可信度与鲁棒性分割脉络膜。首先，我们的方法训练一个生物标志物预测网络以学习生物标志物的特征。随后应用一个全局多层分割模块将OCT图像分割为12层。最后，将全局多层结果与原始OCT图像输入一个局域脉络膜分割模块，以注入的生物标志物作为正则化项分割脉络膜区域。我们在名为AROD的数据集上与最先进的方法进行了对比实验。实验结果证明了我们方法的优越性，取得 Dice指数与6.23像素平均无符号表面检测误差等。
引用
@article{arxiv.1912.05090,
title = {BioNet: Infusing Biomarker Prior into Global-to-Local Network for Choroid Segmentation in Optical Coherence Tomography Images},
author = {Huihong Zhang and Jianlong Yang and Kang Zhou and Zhenjie Chai and Jun Cheng and Shenghua Gao and Jiang Liu},
journal= {arXiv preprint arXiv:1912.05090},
year = {2019}
}
备注
This paper has been cast for ISBI 2020