研究目的
提出一种基于目标跟踪策略的自动化、鲁棒性遗传算法（GA）分割方法，用于时间序列谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）体数据图像，从而减少对专家手动分割的依赖。
研究成果
所提出的自动化且稳健的GA分割方法与人工分割结果高度一致，展现出显著的相关系数和重叠率。该方法为SD-OCT图像中的GA分割提供了一种比传统方法和深度学习方法更高效、更精确的替代方案。
研究不足
该方法要求对每位患者的首个时间点的GA病变区域进行初始手动校准，这可能仍涉及一定程度的专家干预。
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11256卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第一部分）|| 面向时间序列SD-OCT图像的自动化且鲁棒的地理性萎缩分割
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[计算机科学讲义] 模式识别与计算机视觉 第11256卷（首届中国会议，PRCV 2018，中国广州，2018年11月23-26日，会议录，第一部分）|| 面向时间序列SD-OCT图像的自动化且鲁棒的地理性萎缩分割
DOI：10.1007/978-3-030-03398-9_22
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
地理萎缩（GA）主要以视网膜色素上皮（RPE）萎缩为特征，是年龄相关性黄斑变性（AMD）的晚期形式，会导致视力丧失。在三维（3D）谱域光学相干断层扫描（SD-OCT）图像中实现自动化且稳健的GA分割仍是一项巨大挑战。本文提出一种基于目标跟踪策略的自动化稳健GA分割方法，用于时序SD-OCT体数据。考虑到海量数据，专家手动分割GA病灶区域并不现实。但在我们提出的方案中，专家只需对每位患者的首个时间点手动校准GA病灶区域，后续时间点的GA即可自动检测。为充分体现GA的显著特征，我们提出新的样本构建方法以更有效地提取方向梯度直方图（HOG）特征来生成随机森林模型?；?例GA患者10只眼睛的SD-OCT立方体数据的实验表明，我们的结果与手动分割具有高度相关性。GA投影面积的相关系数平均值和重叠率分别为0.9881和82.62%。
作者：
Yuchun Li，Sijie Niu，Zexuan Ji，Qiang Chen
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