Resumen

La medición del grosor de la capa retiniana ofrece información importante para el diagnóstico fiable de las enfermedades de la retina y para la evaluación del desarrollo de la enfermedad y las respuestas al tratamiento médico. Esta tarea depende en gran medida de la detección precisa de los bordes de las capas retinianas en imágenes OCT. En este caso, nos propusimos buscar los detectores de bordes más adecuados para la tarea de segmentación de imágenes OCT de la retina. En la literatura relacionada se identificaron los tres algoritmos de detección de bordes más prometedores: El detector de bordes Canny, el método de dos pasadas y la técnica EdgeFlow. Los resultados de la evaluación cuantitativa muestran que el método de dos pasadas supera sistemáticamente al detector Canny y a la técnica EdgeFlow en la delineación de los límites de la capa retiniana en las imágenes OCT. Además, las métricas de desviación media de localización muestran que el método de dos pasadas causó el menor problema de desplazamiento de bordes. Estos resultados sugieren que el método de dos pasadas es el mejor de los tres algoritmos para detectar los límites de la capa retiniana. El mejor rendimiento global de los métodos Canny y de dos pasadas sobre la técnica EdgeFlow implica que las imágenes OCT contienen más información de gradiente de intensidad que cambios de textura a lo largo de los límites de la capa retiniana. Los resultados guiarán nuestros esfuerzos futuros en el análisis cuantitativo de las imágenes OCT retinianas para el uso eficaz de las tecnologías OCT en el campo de la oftalmología.

• Materias:Algoritmos de aprendizaje Transductores de ultrasonido Ingeniería de atención Estudio biomecánico Ortesis progresivas estáticas
• Subjects:Learning algorithms Ultrasound transducers Care engineering Biomechanical study Static progressive orthoses
• Palabras claves:límites de la capa retiniana, método pass, técnica EdgeFlow, imágenes OCT, medición del grosor de la capa retiniana, métrica de desviación de localización media, más información de gradiente de intensidad, algoritmos prometedores de detección de bordes, tarea de segmentación de imágenes OCT retinianas, problema de desplazamiento del borde más pequeño
• Keywords:retinal layer boundaries, pass method, EdgeFlow technique, OCT images, Retinal layer thickness measurement, mean localization deviation metrics, more intensity gradient information, promising edge detection algorithms, retinal OCT image segmentation task, smallest edge shifting problem