典型文献
视网膜OCT图像中液体分割方法的研究
文献摘要：
光学相干层析成像(OCT)广泛应用于眼科,用于观察视网膜的形态,对病变区域的检测和诊断评估具有重要意义.由于液体的积聚引发的一系列视网膜疾病,针对视网膜OCT图像中的液体检测和分割问题,设计了一种具有全局上下文特征信息的神经网络,利用多尺度的特征提取与融合的方法,提出了一种多尺度的并行提取与高度融合的U型网络模型PH-UNet,这是一种新的用于视网膜OCT图像液体区域分割的深度卷积神经网络.PH-UNet网络通过捕获多尺度的上下文信息,更好地利用信息提取和融合的方法对视网膜OCT图像中液体区域进行端到端的分割.将提出的模型对MICCAI RETOUCH数据集中三种视网膜液体视网膜内液体(IRF)、视网膜下液体(SRF)和色素上皮脱离(PED)进行分割并与其他经典的分割网络模型进行了比较,在precision精确率、dice相似系数、mIoU平均交并比三种指标上取得了最佳效果证明了其优越性.
文献关键词：
光学相干层析成像;液体分割;空洞卷积;特征融合;多尺度
中图分类号：
作者姓名：
王腾;陈明惠;柯舒婷;袁媛;赖湘玲;黄鐸文;刘渡新;马昕宏
作者机构：
上海理工大学健康科学与工程学院生物医学工程系,上海介入医疗器械工程技术研究中心,教育部医学光学工程中心,上海200093
文献出处：
引用格式：
[1]王腾;陈明惠;柯舒婷;袁媛;赖湘玲;黄鐸文;刘渡新;马昕宏-.视网膜OCT图像中液体分割方法的研究)[J].光学技术,2022(03):364-371
A类：
液体分割,RETOUCH
B类：
OCT,分割方法,光学相干层析成像,眼科,诊断评估,积聚,视网膜疾病,对视,全局上下文,上下文特征信息,高度融合,PH,UNet,区域分割,深度卷积神经网络,上下文信息,信息提取,端到端,MICCAI,IRF,视网膜下液,SRF,PED,分割网络,precision,精确率,dice,相似系数,mIoU,平均交并比,最佳效果,空洞卷积,特征融合
AB值：
0.316286
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