RUS  ENG ЖУРНАЛЫ   ПЕРСОНАЛИИ   ОРГАНИЗАЦИИ   КОНФЕРЕНЦИИ   СЕМИНАРЫ   ВИДЕОТЕКА   ПАКЕТ AMSBIB
Общая информация
Последний выпуск
Архив
Правила для авторов

Поиск публикаций
Поиск ссылок

RSS
Последний выпуск
Текущие выпуски
Архивные выпуски
Что такое RSS



Компьютерная оптика:
Год:
Том:
Выпуск:
Страница:
Найти






Персональный вход:
Логин:
Пароль:
Запомнить пароль
Войти
Забыли пароль?
Регистрация


Компьютерная оптика, 2020, том 44, выпуск 2, страницы 250–258 (Mi co787)  

ОБРАБОТКА ИЗОБРАЖЕНИЙ, РАСПОЗНАВАНИЕ ОБРАЗОВ

Метод выделения области макулярного отёка с использованием данных оптической когерентной томографии

Н. Ю. Ильясоваab, Н. С. Деминba, А. С. Широканевab, А. В. Куприяновab, Е. А. Замыцкийc

a Самарский национальный исследовательский университет имени академика С.П. Королёва, 443086, Россия, Самарская область, г. Самара, Московское шоссе, д. 34
b ИСОИ РАН – филиал ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН, 443001, Россия, Самарская область, г. Самара, ул. Молодогвардейская, д. 151
c ГБУЗ СОКОБ имени Т.И. Ерошевского, Самара, Россия

Аннотация: В работе предложен метод выделения области диабетического макулярного отёка на изображениях глазного дна на основе анализа данных оптической когерентной томографии. Актуальность работы обусловлена необходимостью создания систем поддержки проведения операций лазерокоагуляции для повышения её эффективности. В основе предложенного подхода лежит набор методов и алгоритмов сегментации изображений, поиска особых точек и составления их дескрипторов. Алгоритм Кэнни применяется для поиска границы между стекловидным телом и сетчаткой на изображениях оптической когерентной томографии. Метод сегментации, основанный на алгоритме Краскала построения минимального остовного дерева взвешенного связного неориентированного графа, используется для выделения области сетчатки до пигментного слоя на изображении. С использованием полученных результатов сегментации была построена карта толщины сетчатки глаза и её отклонений от нормы. В ходе проведенных исследований были подобраны оптимальные значения параметров в алгоритмах Кэнни и графовой сегментации, позволяющие достичь ошибки сегментации в размере 5 %. Были рассмотрены методы SIFT, SURF и AKAZE для наложения рассчитанных карт толщины сетчатки глаза и её отклонений от нормы на изображение глазного дна. В случаях, когда вместе с данными оптической когерентной томографии предоставлен снимок с фундус-камеры аппарата оптической когерентной томографии, с помощью метода SURF возможно точное совмещение с изображением глазного дна.

Ключевые слова: лазерная коагуляция, глазное дно, диабетическая ретинопатия, изображения ОКТ, графовая сегментация изображений, дескрипторы SIFT, SURF.

Финансовая поддержка Номер гранта
Российский фонд фундаментальных исследований 19-29-01135 мк
19-31-90160 мол_а
Министерство науки и высшего образования Российской Федерации
Работа выполнена при финансовой поддержке Российского фонда фундаментальных исследований (№ 19-29-01135, № 19-31-90160), а также при финансовой поддержке Министерства науки и высшего образования РФ в рамках госзадания ФНИЦ «Кристаллография и фотоника» РАН.


DOI: https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-691

Полный текст: PDF файл (2743 kB)
Полный текст: http://www.computeroptics.smr.ru/.../440215.html
Список литературы: PDF файл   HTML файл

Тип публикации: Статья
Поступила в редакцию: 07.01.2020
Принята в печать:07.02.2020

Образец цитирования: Н. Ю. Ильясова, Н. С. Демин, А. С. Широканев, А. В. Куприянов, Е. А. Замыцкий, “Метод выделения области макулярного отёка с использованием данных оптической когерентной томографии”, Компьютерная оптика, 44:2 (2020), 250–258

Цитирование в формате AMSBIB
\RBibitem{IlyDemShi20}
\by Н.~Ю.~Ильясова, Н.~С.~Демин, А.~С.~Широканев, А.~В.~Куприянов, Е.~А.~Замыцкий
\paper Метод выделения области макулярного отёка с использованием данных оптической когерентной томографии
\jour Компьютерная оптика
\yr 2020
\vol 44
\issue 2
\pages 250--258
\mathnet{http://mi.mathnet.ru/co787}
\crossref{https://doi.org/10.18287/2412-6179-CO-691}


Образцы ссылок на эту страницу:
  • http://mi.mathnet.ru/co787
  • http://mi.mathnet.ru/rus/co/v44/i2/p250

    ОТПРАВИТЬ: VKontakte.ru FaceBook Twitter Mail.ru Livejournal Memori.ru


    Citing articles on Google Scholar: Russian citations, English citations
    Related articles on Google Scholar: Russian articles, English articles
  • Компьютерная оптика
    Просмотров:
    Эта страница:42
    Полный текст:5
    Литература:1
     
    Обратная связь:
     Пользовательское соглашение  Регистрация  Логотипы © Математический институт им. В. А. Стеклова РАН, 2020