分类专栏:论文阅读文章标签:OCTOCT分层眼科病灶分割版权声明:本文为博主原创文章,遵循C.0BY-SA版权协议,转载请附上原文出处链接和本声明。
劣对于OCT设备的临床评价具有至关重要的意义。随着眼底OCT设备扫描速度的不断提升以及OCT血流成像(OCTA)技术的逐渐普及,OCT数据规模迅速增加,因此,开发高效的具有鲁棒性的视网膜OCT自动分层算法变得越来越重要。大部分
眼底OCT图像视网膜分层技术的研究.周润泽.【摘要】:OCT眼底断层扫描技术作为当前眼底图像研究领域的技术热点,在眼底疾病工作中的重要程度逐渐增加。.随着国民老龄化程度加深和普遍缺乏用眼常识,各年龄人群中患眼科疾病的人数近年来增长迅速...
频域OCT视网膜黄斑区图像自动分层,知识重在应用,分享产生价值。频道豆丁首页社区企业工具创业微案例....46温州医学院硕士学位论文频域OCT视网膜黄斑区图像自动分层【摘要】目的:实现对频域OCT视网膜黄斑区图像各层的自动探测及...
通信学报››2017,Vol.38››Issue(4):158-165.doi:10.11959/j.issn.1000-436x.2017087•学术论文•上一篇下一篇基于黄斑距离优化的视网膜OCT图像层次分割方法李建锋1,鲁易周2
前言本人研究生在读,我的研究方向是医学影像处理。研究生阶段主要集中在眼科医学影像,具体一点就是视网膜OCT图像。最近在写研究生的毕业论文的时候,写作之前需要对之前的各种文献资料进行汇总和归纳。这个过程中发现了很多挺不错的论文和相关资源(论文或者工具)。
光学相干断层成像技术(OCT)作为当今最高分辨率的腔内影像学技术,它能够清楚的呈现支架植入术后支架膨胀不全、即刻支架丝贴壁不良、支架丝断裂以及随访过程中支架丝内膜覆盖等情况,有助于指导、优化支架植入及术后药物调整,从而降低不良...
1.2OCT断层扫描技术综述第14-16页1.3论文主要工作及章节安排第16-19页第2章眼底图像分层问题综述第19-28页2.1引言第19页2.2眼底层状结构第19-22页2.2.1视网膜层状结构介绍第19-21页2.2.2常见视网膜疾病的OCT
硕士博士毕业论文—基于深度学习的视网膜OCT图像分层与疾病筛查研究摘要第1-10页ABSTRACT第10-12页第1章绪论第12-20页1.1研究背景第12-14页1.2视网膜分层研究
OCT技术可被眼科专家用来分析视网膜内部结构和视网膜厚度变化的信息,所以在OCT扫描片中分割视网膜层以及视网膜疾病筛查已经成为重要的目标。很多相关的研究者已经对视网膜分层问题进行研究,基于图论的方法是应用最为普遍的方法,但是大多数这些方法需要大量的人力来确定合适的模型来计算...
论文实验结果:###⑤RetinallayersegmentationofmacularOCTimagesusingboundaryclassification作者:AndrewLang来源:2013BOE 本文使用随机森林+Canny以及随机森林+...
眼睛是身体的重要器官,眼底检查是一些全身系统变的早期检测手段,因此眼底图像处理技术的发展对提高国民健康水平具有重要意义,眼底视网膜分层是OCT眼底图像处理的重要内容...
.46温州医学院硕士学位论文频域OCT视网膜黄斑区图像自动分层【摘要】目的:实现对频域OCT视网膜黄斑区图像各层的自动探测及三维重建。对象和方法:利用自行...
目的:实现对频域OCT视网膜黄斑区图像各层的自动探测及三维重建。对象和方法:利用自行搭建的超高分辨率光学相干断层成像仪(UHR-OCT),对正常眼分别在十字扫描...
2孙助力;基于OCT的视网膜浆液性色素上皮层脱离的自动分割[D];苏州大学;2016年【共引文献】中国硕士学位论文全文数据库前1条1刘云;基于深度学习的视网膜OCT图像分层与...
频域OCT视网膜黄斑区图像自动分层【论文分享】浏览次数:4内容提示:答辩委员会成员:呈量堂数援全程鹏数援俭墨数援论文答辩El期:2Q13年』卫月j卫El温州医学...
OCT眼底图像分割方法研究(论文13000字,外文翻译,程序代码)摘要通过光学相干断层扫描(OpticalCoherenceTomography,OCT)成像技术处理可以将视网膜的层状组织结构进行详细扫...
DSP强大的数据处理功能可以缩短成像时间、提高影像质量。基于OCT基础的全光纤偏振敏感光学相干层析系统(PS-OCT)能够利用处理算法将光信号极化,产生视觉对比度更...
中南大学信息科学与工程学院,湖南长沙410083)摘要:视网膜分层是视盘结构三维分析、青光眼三维特征提取的基础,为改善视网膜OCT图像的层次分割...
https://github/iacolippo/octconv-pytorch参考知乎:DropanOctave:facebook新型卷积Octaveconvolutionintro:url:https://zhuanlan.zhihu/p/6...