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基于多分辨率三维图割的NRD分割

Multiscale 3D Graph Cut Based Neurosensory Retinal Detachment Segmentation

作     者:唐宇珠 何晓俊 吴梦麟 范雯 袁松涛 陈强 Tang Yuzhu;He Xiaojun;Wu Menglin;Fan Wen;Yuan Songtao;Chen Qiang

作者机构:南京理工大学计算机科学与工程学院南京210094 南京工业大学电子与信息工程学院南京211816 南京医科大学第一附属医院江苏省人民医院眼科南京210029 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室福州350121 

出 版 物:《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期:2018年第30卷第12期

页      面:2234-2241页

核心收录:

学科分类:08[工学] 080203[工学-机械设计及理论] 0802[工学-机械工程] 

基  金:国家自然科学基金(61671242 61701222) 中央高校基本科研业务费专项资金(30920140111004) 江苏省高校自然科学基金(17KJB510026) 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)开放课题基金(MJUKF201706) 

主  题:光学相干断层扫描技术 视网膜神经上皮层脱离 三维图割 多分辨率 

摘      要:为了提高视网膜神经上皮层脱离自动分割的精度和效率,提出一种基于多分辨率三维图割的自动分割算法.首先通过视网膜厚度变化信息准确定位目标和背景区域,统计目标和背景的灰度分布特征,为图割算法提供先验信息;然后采用三维图割算法对4倍下采样后的频域光学相干断层扫描(SD-OCT)图像进行分割,得到粗分割结果;最后在原始分辨率图像上,对粗分割结果两侧的窄带区域进行三维图割,得到最终分割结果.在18组CirrusSD-OCT数据集上进行分割的实验结果表明,该算法的Dice相似性系数为95.07%,分割一组数据的平均时间为57 s,精度和效率均优于现有算法.

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