使用unet风格的效果一般,所以这期我们使用deeplab来进行多类别语义分割,本次我们的内容将会涉及到3个类别,使用的数据为眼底图像,分割的对象为眼底图像的视盘和视杯, 我们将会根据分割之后的结果进行出行比值的计算,然后通过杯盘比来计算是否存在潜在的眼病风险。效果如下: image-20240913145849981 背景意义 眼底图像的视盘(O
特别是,提出的Harvard-FairSeg数据集的亮点如下:(1)第一个用于医学分割的公平学习数据集。该数据集提供了带有SLO眼底成像数据的视盘和视杯分割;(2)数据集配备了从真实临床场景收集的六个敏感属性,用于研究公平学习问题;(3) 提出的新数据集上评估了多种 SOTA 公平学习算法,并使用各种分割性能指标,包括 Dice 系数...
大约来说,视杯缘可以被认为是ILM上距离椎间盘边界最近的位置,视杯边界被定义为布鲁赫膜开口。由于布鲁赫的膜开口和内界膜与背景之间的高对比度,因此可以轻松分割它们。由于 OCT制造商软件利用3D信息,因此视杯视盘分割通常是可靠的。相比之下,由于成像信号衰减和血管阻塞等多种因素,眼底照片上的2D视盘和视杯分割可能...
视盘和视杯分割是对眼底图像进行图像处理和分析的过程,旨在准确地提取出视盘和视杯的轮廓,以便进一步分析和诊断。视盘和视杯分割的指标通常包括视盘和视杯的面积、直径、形状等。 视盘和视杯的面积是评估视神经盘大小和健康状况的重要指标。一般来说,正常情况下,视盘的面积较大,视杯的面积较小。如果视杯的面积过大...
GAMMA挑战赛释放了两种模态的眼底影像数据对,并且有青光眼分级标签、视杯视盘分割标签、黄斑中央凹坐标标签。 The GAMMA Challenge releases fundus image data pairs in two modalities and has glaucoma classification label, optic disc/cup segmentation label, and fovea coordinate label. 赛题背景 Task Background ...
本项目数据来源为 2021 MICCAI Contest:GAMMA挑战赛任务三——视杯视盘分割,该赛题旨在利用眼底彩照进行视杯/视盘区域的分割任务。 我们对此的方案是:基于 PaddleSeg 语义分割开发套件,首先构建轻量级分割模型,对眼底彩照中视盘的粗略定位,然后裁剪下该感兴趣区域(ROI),之后将构建新的模型完成对 ROI 区域的精细分割(背...
任务三:视杯视盘分割金标准以bmp图像格式存储,每个样本的眼底图像对应一个视杯视盘分割结果图像。分割结果图像命名与输入的待分割眼底图像命名前缀一致。分割图像中,像素值为0代表视杯区域、像素值为128代表视盘中非视杯区域、像素值为255代表其他区域。所有样本的分割图像存储在Disc_Cup_Masks文件夹中。
基于多通道标签和极坐标变换的视杯视盘联合分割的方案主要包括以下几点：数据准备与预处理：数据统一：将图片和标签统一尺寸和编码格式，确保输入数据的一致性。标签制作：制作多通道标签，其中通道B表示背景和视盘+视杯，通道G表示背景和视杯。这种多通道标签设计有助于模型在训练过程中更好地理解不同区域...
视杯预测图：2 视杯视盘分割任务概述 青光眼是不可逆性失明的首要原因，早期症状不明显，容易被忽视，因此青光眼早期筛查尤为重 要。杯盘比是临床上用于青光眼筛查的重要指标，所以精准分割视杯视盘是计算杯盘比的关键。在眼底彩色图像中，视盘呈现亮黄色且形状近似椭圆，可分为两个明显的区域:中间明亮区(视 杯)和...
青光眼早期诊断中,视杯(OC)和视盘(OD)的准确分割至关重要。研究人员提出 ODCS-NSNP 深度分割网络,在多个数据集实验中,该方法性能优异。这为早期青光眼的医学筛查和诊断提供新助力,辅助医生决策。广告 X 在全球范围内,青光眼正逐渐成为不可逆失明的主要 “元凶”。随着人口老龄化加剧,青光眼的患病率也在持续攀升。这...