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The Optimisation of Thresholding Techniques for the Identification of Choroidal Neovascular Membranes in Exudative Age-Related Macular Degeneration

机译：渗出性年龄相关性黄斑变性中脉络膜新生血管膜的阈值识别技术的优化

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The application of image processing to the investigation of Age-related Macular Degeneration (AMD) has focused on detecting focal drusen deposits in retinal images. This research investigates algorithmic approaches in order to detect choroidal neovascularisation (CNV) from retinal fluorescein angiograms in exudative AMD, the most severe form of the disease. A combination of the 'Sobel' edge detection algorithm combined with thresholding produced the best qualitative segmentation, as verified by a trained ophthalmic grader. This study confirms that image processing can be used to identzfi certain types of CNV in retinal images particularly those that are hyperfluorescent. Further work is necessary to quantify the total lesion and characterise the clinically significant sub-components: classic or occult leakage, blood or exudate.
机译：图像处理在研究与年龄有关的黄斑变性（AMD）中的应用已集中在检测视网膜图像中局灶性玻璃疣沉积物上。这项研究调查了算法方法，以便从渗出性AMD（一种最严重的疾病）的视网膜荧光素血管造影照片中检测脉络膜新生血管（CNV）。 “ Sobel”边缘检测算法与阈值的结合可产生最佳的定性分割效果，这已得到训练有素的眼科分级机的验证。这项研究证实，图像处理可用于识别视网膜图像中的某些类型的CNV，特别是那些高荧光性的CNV。需要进一步的工作来量化总病变并表征临床上重要的子成分：经典或隐匿性渗漏，血液或渗出液。

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