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[2018年第三届模式分析与智能系统国际会议(PAIS) - 阿尔及利亚泰贝萨(2018.10.24-2018.10.25)] 2018年第三届模式分析与智能系统国际会议(PAIS) - 基于视网膜图像的青光眼自动检测系统

DOI：10.1109/PAIS.2018.8598517 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 青光眼是一种视神经病变，也是全球致盲的主要原因。本文提出一种能够处理和分析视野（VF）图像及神经节细胞层光学相干断层扫描（OCT-GCL）图像的系统，以辅助青光眼的早期检测。该方法基于计算VF和OCT-GCL图像中健康、病变及坏死区域的百分比。为实现该计算，我们结合阈值法、形态学算子和中值滤波器来提取所有区域。所开发的算法在一组本地数据库图像上进行了测试，该数据库包含58张OCT-GCL图像和21张VF图像?；竦玫慕峁钊寺猓⒌玫搅搜劭谱业娜啡?。
作者： ELAOUABER Zineb Aziza，LAZOUNI Mohamed El Amine，MESSADI Mohamed
AI智能分析
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

通过分析OCT-GCL和VF图像，计算健康、病变及坏死区域百分比，开发青光眼自动检测与治疗监测系统以实现早期诊断。

研究成果

该系统能有效分割和表征OCT-GCL与VF图像以实现青光眼早期检测，其结果已获眼科医生验证。该系统有助于实现可靠诊断与监测，但建议通过自动化方法和更大规模数据集进一步优化，以扩大应用范围。

研究不足

该数据库为本地小型数据库（58张OCT图像和21张VF图像），可能影响结果的普适性。分割算法采用固定阈值，可能无法适应所有图像变化。未来工作可考虑使用更大规模的数据库，并通过机器学习提升自动化水平和准确性。

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