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从深卷积神经网络学到的具有图边权重的光学相干层析成像技术进行脉络膜分割
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上传时间: 2021-03-08
详细说明：在光学相干断层扫描（OCT）中检查脉络膜在许多眼部疾病的病理生理因素中起着至关重要的作用。 在检测脉络膜边界的现有方法中，基于图搜索的技术属于最新技术。 然而，这些技术中的大多数依赖于图形边缘权重的手工模型，并且其性能受到限制的主要原因是脉络膜边界薄弱，脉络膜的纹理结构，脉络膜的纹理结构不均匀以及脉络膜厚度。 为了避免这种局限性，我们提出了一种多尺度和端到端的卷积网络体系结构，可以直接从原始像素中学习最佳的图形边缘权重。来自2D OCT图像。 基于912次OCT B扫描获得的实验结果表明，无论OCT图像来自正常受试者还是可以观察到明显的视网膜结构变化的患者，我们所学的图形边缘权重都优于传统的手工边缘，并且鲁棒且准确地表现出来。
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