Annual International Conference of the IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. IEEE Engineering in Medicine and Biology Society. Annual International Conference · 2019
Automated Iris Segmentation from Anterior Segment OCT Images with Occludable Angles via Local Phase Tensor.
СтатьяПоддержка исследования: вне правительства СШАНазвание и аннотация: Перевод в очереди
Обработка статьи · этапы, ошибки и управление
Загрузка состояния…
Ошибки и ограничения
История · было → стало
Состояние обновляется каждые 5 секунд, пока блок открыт. Процент показывается только там, где известен объём работы. Пауза останавливает продолжение этапа; текущий запрос к источнику может завершиться.
Shang Qiaoling, Zhao Yitian, Chen Zhili, Hao Huaying, Li Fei, Zhang Xiulan, Liu Jiang
Аннотация
Morphological changes in the iris are one of the major causes of angle-closure glaucoma, and an anteriorly-bowed iris may be further associated with greater risk of disease progression from primary angle-closure suspect (PACS) to chronic primary angle-closure glaucoma (CPCAG). In consequence, the automated detection of abnormalities in the iris region is of great importance in the management of glaucoma. In this paper, we present a new method for the extraction of the iris region by using a local phase tensor-based curvilinear structure enhancement method, and apply it to anterior segment optical coherence tomography (AS-OCT) imagery in the presence of occludable iridocorneal angle. The proposed method is evaluated across a dataset of 200 anterior chamber angle (ACA) images, and the experimental results show that the proposed method outperforms existing state-of-the-art method in applicability, effectiveness, and accuracy.