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Retinal optic disc localization and extraction algorithm based on hierarchical segmentation
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AI
DOI：10.1016/j.bspc.2025.108607.png)
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摘要
En 中文
视网膜图像的视杯-视盘比是诊断青光眼的重要标准之一。从视网膜图像中准确高效地提取视盘（OD）对该诊断过程具有重要意义。由于病理干扰、图像质量差异、视盘形态多样性以及视盘与其他解剖结构在复杂背景中的相似性，从视网膜图像中提取视盘面临诸多挑战。为解决视网膜图像中视盘提取的问题，我们提出了一种用于视盘定位和提取的分层分割算法。首先，采用形态学重建和模糊C均值（fuzzy C-means）方法进行视盘初步定位和粗分割，提取包含视盘的兴趣区域。随后，通过椭圆拟合提取粗分割视盘的边缘，从而计算拟合椭圆的中心及其长短轴。最后，设计了一种主动轮廓算法，利用粗分割结果作为约束条件，实现视盘的精确定位和提取。通过在公开数据集上对所提算法进行实验和验证，结果表明该算法在综合性能上表现出一定优势，并分别获得重叠率均值、Dice系数、精确率和召回率各为0.8677、0.9453、0.9272和0.9669。
Keyword:
optic disc extraction
glaucoma diagnosis
hierarchical segmentation
active contour algorithm
retinal image analysis
期刊
IF:
4.9
论文数:
1.0W
被引数:
2.4W
机构
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