使用分支残差U形网络的病理OCT视网膜层分割
计算机视觉与模式识别
2017-07-18 v1
摘要
视网膜层结构的自动分割能够在OCT成像中对眼部疾病进行临床相关的量化与随时间监测。晚期疾病患者的眼睛由于病理生物标志物导致形状高度扭曲，分割尤其具有挑战性。在此背景下，我们提出了一种新颖的全卷积神经网络（CNN）架构，其在非对称U形配置中结合空洞残差块，并可一次性分割高度病理化眼睛的多层结构。我们在晚期AMD患者数据集上验证了我们的方法，并证明与其他最先进的方法相比，计算成本更低且性能更高。
引用
@article{arxiv.1707.04931,
title = {Pathological OCT Retinal Layer Segmentation using Branch Residual U-shape Networks},
author = {Stefanos Apostolopoulos and Sandro De Zanet and Carlos Ciller and Sebastian Wolf and Raphael Sznitman},
journal= {arXiv preprint arXiv:1707.04931},
year = {2017}
}
备注
9 pages, 5 figures, MICCAI 2017