A segmentation algorithm of OCT image for macula edema

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.06.015

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A segmentation algorithm of OCT image for macula edema

更新时间：2025-09-01

- A segmentation algorithm of OCT image for macula edema
- Vol. 45, Issue 6, Pages: 730-736(2019)
- 作者机构：
  
  1:上海理工大学教育部现代微创医疗器械及技术工程研究中心生物医学光学与视光学研究所
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.06.015
  CLC：
- Published：2019
- 稿件说明：
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A segmentation algorithm of OCT image for macula edema[J]. 2019, 45(6): 730-736.
DOI：

A segmentation algorithm of OCT image for macula edema[J]. 2019, 45(6): 730-736. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2019.06.015.

摘要

黄斑水肿(ME)被认为是增殖性糖尿病视网膜病变的主要适应症之一

由于视网膜下层中蛋白质沉积物的积累

ME引起视网膜肿胀。光学相干断层成像(OCT)通过显示黄斑病变的横截面视图提供了ME的早期检测。文章提出了一种新的算法

即改进遗传算法和最佳熵法相结合的方法

可以在前期工作的基础上提高时间效率

从5s提高至0.7s。算法首先对图像预处理

排除血管和散斑噪声对分割效果的影响

再将信息熵作为遗传算法(GA)的适应度函数

将最大熵作为遗传算法的收敛准则。经过遗传操作

得到最佳阈值

对黄斑水肿OCT图像进行分割

然后对得到的二值图像进行边界平滑处理

得到最终的分割图像。所述方法对300张黄斑水肿OCT图像进行了分割

与Canny算子、OTSU分割算法和临床医生手动分割结果相比较。结果表明

算法能够快速准确提取黄斑水肿区域

为临床诊断和治疗提供了定量分析的工具。

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