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首页> 外文会议>Optical Coherence tomography and coherence domain optical methods in biomedicine XX >Automated detection of inflammatory cells in whole anterior chamber of a uveitis mouse from swept-source optical coherence tomography images
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Automated detection of inflammatory cells in whole anterior chamber of a uveitis mouse from swept-source optical coherence tomography images

机译：从扫频光学相干断层扫描图像自动检测葡萄膜炎小鼠整个前房中的炎症细胞

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Cell grading in a rodent anterior chamber is essential for anterior inflammation evaluation in preclinical vision research. This paper describes a computerized method for detection and counting of the anterior chamber cells from swept-source optical coherence tomography (SS-OCT) images of a experimental rodent model of uveitis. The volumetric anterior segment OCT data is obtained from 100 kHz SS-OCT imaging of mouse eye in vivo. For the OCT cross-sections, each OCT structural image is de-speckled and binarized. After removal of cornea, iris, and crystalline lens structures connected to the binary image border, an area thresholding is then employed for each labeled region to isolate only cell-like objects in the anterior chamber, followed by roundness estimation of the objects to identify potential cell candidates in the data. Eventually, the cell candidates are counted and graded as total number of cells in the anterior chamber.
机译：啮齿动物前房的细胞分级对于临床前视觉研究中的前炎症评估至关重要。本文描述了一种计算机化的方法，用于从葡萄膜炎实验性啮齿动物模型的扫频光学相干断层扫描（SS-OCT）图像中检测和计数前房细胞。体积前节OCT数据是从体内小鼠眼睛的100 kHz SS-OCT成像获得的。对于OCT横截面，每个OCT结构图像都经过去斑点和二值化处理。去除与二值图像边界相连的角膜，虹膜和晶状体结构后，对每个标记区域进行面积阈值处理，以仅隔离前房中的细胞样物体，然后估算物体的圆度以识别潜在的可能性数据中的候选单元格。最终，将候选细胞计数并分级为前房中的细胞总数。

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