面向高分辨率自适应光学光学相干 tomography 的伪实时视网膜层分割
图像与视频处理
2020-04-14 v1
摘要
我们提出了一种面向高分辨率无传感器自适应光学-光学相干断层扫描（SAO-OCT）的伪实时视网膜层分割方法。我们的伪实时分割方法基于 Dijkstra 算法，利用像素强度和图像的垂直梯度在有限搜索区域内以几何图形式寻找最小代价。它按照显著程度顺序以迭代方式分割六条视网膜层边界。分割时间与待分割视网膜层数密切相关。我们的程序允许在数据采集过程中提取 en face 图像，以引导高分辨率 SAO-OCT 系统的深度特定聚焦控制和深度相关像差校正。我们整个流程在 496x400 像素和 240x400 像素的视网膜 B 扫描中分割六层的平均处理时间分别约为 25.60 ms 和 13.76 ms。当将分割层数减少至仅两层时，240x400 像素图像所需时间为 8.26 ms。
引用
@article{arxiv.2004.05264,
title = {Pseudo-real-time retinal layer segmentation for high-resolution adaptive optics optical coherence tomography},
author = {Worawee Janpongsri and Joey Huang and Ringo Ng and Daniel J. Wahl and Marinko V. Sarunic and Yifan Jian},
journal= {arXiv preprint arXiv:2004.05264},
year = {2020}
}