МНОГОЭТАПНЫЙ ПОДХОД К СЕГМЕНТАЦИИ СЛОЁВ СЕТЧАТКИ НА ОКТ B-СКАНАХ
Получена: 2026-07-15 15:37:26
Опубликована: 2026-04-18
Аннотация
Аннотация: В данной работе представлен интерпретируемый, не требующий обучения и вычислительно эффективный многоэтапный подход к сегментации слоёв сетчатки на ОКТ B-сканах. Предложенный метод устойчив к распространённым проблемам, таким как спекл- шум, неоднородность освещения, зависящая от глубины, а также различия между устройствами визуализации и протоколами получения данных, при этом обеспечивая высокую скорость выполнения на стандартных CPU-системах. Оценка проводится с использованием клинически значимых метрик, включая коэффициент Дайса, IoU, Boundary F1-меру и ошибку толщины слоя, а также даются практические рекомендации по настройке параметров. Метод демонстрирует стабильные и надёжные результаты, достигая эффективного баланса между качеством, вычислительной сложностью и потреблением ресурсов, что делает его подходящим для условий с ограниченными вычислительными возможностями.
Ключевые слова
Список литературы
-
Huang D., Swanson E.A., Lin C.P., Schuman J.S., Stinson W.G., Chang W., Hee M.R., Flotte T., Gregory K., Puliafito C.A., Fujimoto J.G. Optical coherence tomography // Science. – 1991. – Vol. 254, No. 5035. – P. 1178–1181.
-
Ronneberger O., Fischer P., Brox T. U-net: Convolutional networks for biomedical image segmentation // Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention (MICCAI). – 2015. – Vol. 9351. – P. 234–241.
-
Badrinarayanan V., Kendall A., Cipolla R. Segnet: A deep convolutional encoder-decoder architecture for image segmentation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2017. – Vol. 39, No. 12. – P. 2481–2495.
-
Oktay O., Schlemper J., Le Folgoc L., Lee M., Heinrich M., Misawa K., Mori K., McDonagh S., Hammerla N.Y., Kainz B., Glocker B., Rueckert D. Attention u-net: Learning where to look for the pancreas // arXiv preprint arXiv:1804.03999. – 2018.
-
Zuiderveld K. Contrast limited adaptive histogram equalization // Graphics Gems IV / ed. Heckbert P.S. – San Diego: Academic Press, 1994. – P. 474–485.
-
Yu Y., Acton S.T. Speckle reducing anisotropic diffusion // IEEE Transactions on Image Processing. – 2002. – Vol. 11, No. 11. – P. 1260–1270.
-
Canny J. A computational approach to edge detection // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1986. – Vol. 8, No. 6. – P. 679–698.
-
Vincent L., Soille P. Watersheds in digital spaces: An efficient algorithm based on immersion simulations // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 1991. – Vol. 13, No. 6. – P. 583–598.
-
Arbelaez P., Maire M., Fowlkes C., Malik J. Contour detection and hierarchical image segmentation // IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence. – 2011. – Vol. 33, No. 5. – P. 898–916.
-
Otsu N. A threshold selection method from gray-level histograms // IEEE Transactions on Systems, Man, and Cybernetics. – 1979. – Vol. 9, No. 1. – P. 62–66.
Об авторах
Лицензия
Это произведение доступно по лицензии Creative Commons «Attribution» («Атрибуция») 4.0 Всемирная.
Как цитировать
