研究目的
通过自动分析OCT图像计算神经纤维层和神经节细胞血管区域，以评估患者患青光眼的风险。
研究成果
该提案使我们能够准确分割视网膜神经纤维层(RNFL)，并计算其厚度——这一参数可用于疾病诊断，以便与一组参考患者进行比对。所获结果在绝大多数能正确分割纤维并获取其厚度的图像中均有效。
研究不足
其中最重要的一点与ROI区域的计算有关（与用于获取OCT图像的设备所提供的数值进行比较）。
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[IEEE 2018国际工程创新与趋势大会(CONIITI) - 波哥大(2018.10.3-2018.10.5)] 2018国际工程创新与趋势大会(CONIITI) - 基于视网膜神经纤维层厚度分析的计算机视觉方法用于青光眼风险预估
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DOI：10.1109/coniiti.2018.8587082
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 09:44:54
摘要：
根据世界卫生组织（WHO）的估算，约450万人将因原发性青光眼失明。为此，本文提出一种简易方法来评估患者罹患青光眼的风险。该方案通过计算神经纤维层与神经节细胞血管区面积，实现对光学相干断层扫描（OCT）图像的自动分析。为此，本系统运用计算机视觉技术和牛顿插值法分离上述两个区域，继而测定各区域尺寸。研究采用30组（每眼）OCT图像进行实验验证，结果表明该方案效果良好，系统提示与医学诊断结论相符。
作者：
M. Chazi-Solis，C. Cajamarca-Bueno，E. Pinos-Vélez，V. Robles-Bykbaev，Carlos Luis Chacón
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