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首页> 外文期刊>Computerized Medical Imaging and Graphics: The Official Jounal of the Computerized Medical Imaging Society >Fully automated method for glaucoma screening using robust optic nerve head detection and unsupervised segmentation based cup-to-disc ratio computation in retinal fundus images
【24h】

Fully automated method for glaucoma screening using robust optic nerve head detection and unsupervised segmentation based cup-to-disc ratio computation in retinal fundus images

机译：使用鲁棒视神经头检测和无监督的分割基于视网膜眼底图像的无人驾驶型杯盘比计算的全自动化方法

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Background and objective: Visual impairment affects a significant part of the population worldwide. Glaucoma is one of these main causes, a chronic eye disease leading to progressive vision loss. Early glaucoma screening is an important task, allowing a slowing down of the pathology spreading and avoidance of irreversible vision damages. When manual assessment by experts suffers from disadvantages, exploiting the relevant Cup-to-Disc Ratio (CDR) feature as a structural indicator to assess the damage to the optic nerve head (ONH) is an efficient way for early glaucoma screening and diagnosis.
机译：背景和目的：视力障碍会影响全球人口的重要组成部分。 青光眼是这些主要原因之一，慢性眼病导致渐进视力丧失。 早期的青光眼筛查是一项重要任务，允许减缓病理蔓延和避免不可逆的视力损害。 当专家的手动评估遭受缺点时，利用相关的杯盘比率（CDR）特征作为结构指标，以评估视神经头部的损伤（ONH）是早期青光眼筛选和诊断的有效方法。

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