视网膜眼底图像黄斑中央凹检测算法综述(2)

http://www.100md.com 2018年4月1日 《健康必读(上旬刊)》 20184

     本文總结了视网膜眼底图像黄斑中央凹检测的算法，回顾了中央凹检测算法的各个发展阶段，最后总结了眼底图像中央凹检测算法存在的难点。

    随着医生认知的提高，更多的先验知识将被算法设计者所考虑，精度将会进一步提高。随着弱监督学习的进一步发展，神经网络模型将需要越来越少的标签就可以达到临床需要的精度。随着硬件科技的不断提高，医疗图像的成像质量也会得到改善。中央凹的检测算法也将朝着更加效率，更加容易被临床使用的方向发展。

    参考文献

    [1]C. Sinthanayothin， J. F. Boyce， H. L. Cook， and T. H. Williamson， “Automated localisation of the optic disc， fovea and retinal blood vessels from digital color fundus images，” Br. J. Ophthalmol.， vol. 4， no. 83， pp. 902–910， 1999.

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    [3]H. Li and O. Chutatape， “Automated Feature Extraction in Color Retinal Images by a Model Based Approach，” IEEE Trans. Biomed. Eng.， vol. 51， no. 2， pp. 246–254， 2004.

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    [5]K. W. Tobin， E. Chaum， V. Priya Govindasamy， and T. P. Karnowski， “Detection of anatomic structures in human retinal imagery，” IEEE Trans. Med. Imaging， vol. 26， no. 12， pp.1729–1739， 2007.

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