Resumen

En este artículo presentamos un novedoso método de detección del disco óptico basado en una red convolucional completa y en la saliencia visual en imágenes del fondo de la retina. En primer lugar, empleamos el método de detección de objetos basado en la reconstrucción morfológica para localizar aproximadamente la región del disco óptico. De acuerdo con el resultado de la localización, se obtiene un parche de imagen de 400 × 400 que cubre todo el disco óptico recortando la imagen original del fondo de ojo. En segundo lugar, se utiliza el método de clúster iterativo lineal simple para segmentar dicho parche de imagen en muchos superpíxeles más pequeños. En tercer lugar, a cada superpíxel se le asigna un valor de saliencia inicial uniforme en función de la información previa sobre el fondo, partiendo del supuesto de que los superpíxeles situados en el límite de la imagen pertenecen al fondo. Mientras tanto, utilizamos una red convolucional completa preentrenada para extraer las características profundas de las distintas capas de la red y diseñar la estrategia para representar cada superpixel mediante las características profundas. Por último, tanto la información previa del fondo como las características profundas se integran en el marco de autómatas celulares de una sola capa para obtener un resultado preciso en la detección del disco óptico. Utilizamos el conjunto de datos DRISHTI-GS y el conjunto de datos RIM-ONE r3 para evaluar el rendimiento de nuestro método. Los resultados experimentales demuestran que el método propuesto puede superar eficazmente la influencia de la falta de homogeneidad de la intensidad, el contraste débil y el entorno complejo del disco óptico, y tiene un rendimiento superior en términos de precisión y robustez.

• Materias:Insuficiencia cardíaca Plataforma de servicios Filtro de orden óptimo Características clínicas Osteoporosis
• Subjects:Heart failure Platform services Optimal order filtering Clinical features Osteoporosis
• Palabras claves:características profundas, fondo, red convolucional, parche de imagen, información previa, enfoque de cluster iterativo lineal simple, resultado preciso de detección de disco óptico, nuevo método de detección de disco óptico, imagen de fondo de retina original, valor de saliencia inicial uniforme.
• Keywords:deep features, background, convolutional network, image patch, prior information, Simple Linear Iterative Cluster approach, accurate optic disc detection result, novel optic disc detection method, original retinal fundus image, uniform initial saliency value