基于多分辨率三维图割的NRD分割

为了提高视网膜神经上皮层脱离自动分割的精度和效率,提出一种基于多分辨率三维图割的自动分割算法.首先通过视网膜厚度变化信息准确定位目标和背景区域,统计目标和背景的灰度分布特征,为图割算法提供先验信息;然后采用三维图割算法对4倍下采样后的频域光学相干断层扫描(SD-OCT)图像进行分割,得到粗分割结果;最后在原始分辨率图像上,对粗分割结果两侧的窄带区域进行三维图割,得到最终分割结果.在18组CirrusSD-OCT数据集上进行分割的实验结果表明,该算法的Dice相似性系数为95.07%,分割一组数据的平均时间为57 s,精度和效率均优于现有算法.