Optic disc segmentation for glaucoma screening system using fundus images
Notice bibliographique
Résumé
Segmenting the optic disc (OD) is an important and essential step in creating a frame of reference for diagnosing optic nerve head pathologies such as glaucoma. Therefore, a reliable OD segmentation technique is necessary for automatic screening of optic nerve head abnormalities. The main contribution of this paper is in presenting a novel OD segmentation algorithm based on applying a level set method on a localized OD image. To prevent the blood vessels from interfering with the level set process, an inpainting technique was applied. As well an important contribution was to involve the variations in opinions among the ophthalmologists in detecting the disc boundaries and diagnosing the glaucoma. Most of the previous studies were trained and tested based on only one opinion, which can be assumed to be biased for the ophthalmologist. In addition, the accuracy was calculated based on the number of images that coincided with the ophthalmologists' agreed-upon images, and not only on the overlapping images as in previous studies. The ultimate goal of this project is to develop an automated image processing system for glaucoma screening. The disc algorithm is evaluated using a new retinal fundus image dataset called RIGA (retinal images for glaucoma analysis). In the case of low-quality images, a double level set was applied, in which the first level set was considered to be localization for the OD. Five hundred and fifty images are used to test the algorithm accuracy as well as the agreement among the manual markings of six ophthalmologists. The accuracy of the algorithm in marking the optic disc area and centroid was 83.9%, and the best agreement was observed between the results of the algorithm and manual markings in 379 images.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction distillée sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Apprise à partir de 10 348 étiquettes directes de Codex et de 10 348 étiquettes directes de Gemma. Le mode candidate est l'union des têtes enseignantes seuillées; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont ni des étiquettes humaines ni des étiquettes directes de modèles de pointe.
Scores Codex et Gemma par catégorie
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,001 | 0,001 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,001 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,000 |
| Études des sciences et des technologies | 0,000 | 0,000 |
| Communication savante | 0,000 | 0,000 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,000 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,000 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,000 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule tête enseignante, pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».