Automated segmentation of optical coherence tomography images

2019

Закрытый доступ Метаданные (CSL-JSON)
DOI 10.3788/col201917.011701
Достоверность данных 70 средняя
Как считается эта оценка

Складывается из проверяемых признаков самой записи: есть ли у статьи DOI, сколько независимых источников подтвердили её данные, заполнены ли обязательные поля и насколько свежо последнее подтверждение. Снижают оценку расхождения между источниками и отсутствие идентификатора. Значение от 80 означает, что запись опубликована без дополнительной проверки; от 60 до 79 — что она опубликована с пониженной достоверностью и ручная проверка желательна. Запись, выверенную редактором вручную, пересчёт не опускает ниже 90. Это оценка наших данных о статье, а не оценка самой статьи.

Аннотация

We propose a fast and accurate automated algorithm to segment retinal pigment epithelium and internal limiting membrane layers from spectral domain optical coherence tomography (SDOCT) B-scan images. A hybrid algorithm, which combines intensity thresholding and graph-based algorithms, was used to process and analyze SDOCT radial scans (120 B scans) images obtained from twenty patients. The relative difference in position of the layers segmented by the proposed hybrid algorithm and by the clinical expert was 1.49% ± 0.01%. The processing time of the hybrid algorithm was 9.3 s for six B scans. Dice’s coefficient of the hybrid algorithm was 96.7% ± 1.6%. The proposed hybrid algorithm for the segmentation of SDOCT images had good agreement with manual segmentation and reduced processing time.