【摘 要】
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计算机辅助视网膜层分割技术能够提供可重复的,定量而且客观的结果分割结果,但是大多数现有的基于计算机的视网膜层自动分割算法在不进行技术重新设计或实验重新训练的情况下
【机 构】
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山东师范大学信息科学与工程学院,智能信息计算与安全实验室
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计算机辅助视网膜层分割技术能够提供可重复的,定量而且客观的结果分割结果,但是大多数现有的基于计算机的视网膜层自动分割算法在不进行技术重新设计或实验重新训练的情况下是不能分割不同的视网膜层或者来自不同物种的视网膜层。针对目前流行算法的部分缺点,本文提出基于曲线群匹配的OCT眼底图像分割模型,该模型首先通过动态时间规整算法将曲线分组对齐,再将对其结果进行多曲线匹配优化。实验证明,该模型不仅能够准确分割健康视网膜上的任意层,而且能够在不需要对模型进行任何额外调整的情况下,由疾病产生的组织结构变异导致OCT眼底图像上出现的任意层状结构。
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