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首页> 外文会议>Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society >Automatic anterior chamber angle structure segmentation in AS-OCT image based on label transfer
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Automatic anterior chamber angle structure segmentation in AS-OCT image based on label transfer

机译：基于标签转移的AS-OCT图像前房角结构自动分割

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The anterior chamber angle (ACA) plays an important role for diagnosis and treatment of angle-closure glaucoma. Anterior Segment Optical Coherence Tomography (AS-OCT) imaging is qualitative and quantitative assessment for the ACA structure. In this paper, we propose a novel fully automatic segmentation method for anterior chamber angle structure in AS-OCT. In our method, the initial labels are obtained by using label transfer from the AS-OCT reference dataset. Then, these labels are refined and utilized as the landmarks to support the structure segmentation. Finally, the major clinical structures: corneal boundary, iris region, and trabecular-iris contact, are extracted as the segmentation result. Experiments show that our proposed method achieve the satisfactory segmentation performance on the clinical AS-OCT dataset. Our proposed method has potential in the applications of clinical ACA parameter measurement and automatic glaucoma classification.
机译：前房角（ACA）在闭角型青光眼的诊断和治疗中起着重要作用。前段光学相干断层扫描（AS-OCT）成像是对ACA结构的定性和定量评估。在本文中，我们提出了一种新颖的全自动分割AS-OCT前房角结构的方法。在我们的方法中，初始标签是通过使用AS-OCT参考数据集中的标签转移获得的。然后，将这些标签精炼并用作界标以支持结构分割。最后，提取主要临床结构：角膜边界，虹膜区域和小梁-虹膜接触作为分割结果。实验表明，本文提出的方法在临床AS-OCT数据集上实现了令人满意的分割效果。我们提出的方法在临床ACA参数测量和青光眼自动分类中的应用具有潜力。

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