EDDense-Net：用于视杯与视盘联合分割的全稠密编解码网络
图像与视频处理
2023-11-27 v2 计算机视觉与模式识别
摘要
青光眼是一种损害视神经的眼部疾病，可导致视力丧失与永久性失明。因此，早期青光眼检测对于避免永久性失明至关重要。在视盘（OD）检查中估算杯盘比（CDR）用于青光眼诊断。本文提出 EDDense-Net 分割网络，用于视杯（OC）与视盘的联合分割。该网络的编码器与解码器由稠密块构成，每个块中含分组卷积层，使网络能够获取并传递图像空间信息，同时降低网络复杂度。为减少空间信息损失，所有卷积层中采用了最优滤波器数量。在语义分割中，解码器采用 dice 像素分类以缓解类不平衡问题。所提网络在两个公开数据集上评估，在准确性与效率上均优于现有最先进方法。对于青光眼的诊断与分析，该方法可用作辅助眼科医生的第二意见系统。
引用
@article{arxiv.2308.10192,
title = {EDDense-Net: Fully Dense Encoder Decoder Network for Joint Segmentation of Optic Cup and Disc},
author = {Mehwish Mehmood and Khuram Naveed and Khursheed Aurangzeb and Haroon Ahmed Khan and Musaed Alhussein and Syed Saud Naqvi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2308.10192},
year = {2023}
}