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视盘和视杯分割在计算机辅助青光眼诊断中的应用综述
文献摘要：
青光眼是以视神经损伤、特征性视野损伤为特点的一类眼病,在早期很难诊断,尽早发现可更好地遏制青光眼病症的恶化,降低致盲率.视盘和视杯的比值是评价青光眼诊断中的重要指标之一,视盘和视杯的分割是青光眼诊断的关键步骤.但眼底彩照中的渗出物、不均匀照明区域等特征使其可能出现相似的亮度区域,导致视盘和视杯的分割非常困难.因此本文对现有眼底彩照中视盘和视杯的分割方法进行了总结,并将其分为5大类:水平集法、模态法、能量泛函法、划分法以及基于机器学习的混合法.系统地梳理了各类算法的代表性方法,以及基本思想、理论基础、关键技术、框架流程和优缺点等.同时,概括了适用于青光眼诊断的各种数据集,包括数据集的名称、来源以及详细内容,并总结了在各种数据集中不同视盘和视杯分割结果和诊断青光眼的量化指标及其相关结果.在现有的视盘和视杯分割方法中,许多图像处理和机器学习技术得到广泛应用.通过对该领域研究算法进行综述,清晰直观地总结了各类算法之间的特点及联系,有助于推动视盘和视杯分割在青光眼疾病临床诊断中的应用.可以在很大程度上提高临床医生的工作效率,为临床诊断青光眼提供了重要的理论研究意义和价值.
文献关键词：
眼底彩照;视盘分割;视杯分割;青光眼;诊断
中图分类号：
作者姓名：
方玲玲;张丽榕
作者机构：
辽宁师范大学,大连 116029;大连东软信息学院,大连 116023
文献出处：
引用格式：
[1]方玲玲;张丽榕-.视盘和视杯分割在计算机辅助青光眼诊断中的应用综述)[J].中国图象图形学报,2022(10):2952-2971
A类：
B类：
视杯分割,计算机辅助,青光眼,应用综述,视神经损伤,特征性,视野损伤,眼病,早发现,病症,致盲率,关键步骤,眼底彩照,渗出物,均匀照明,亮度,中视,分割方法,水平集法,模态法,能量泛函,基于机器学习,混合法,基本思想,框架流程,量化指标,多图像,机器学习技术,眼疾病,临床医生,研究意义,视盘分割
AB值：
0.272416
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