使用机器和深度学习技术解开光学一致性断层图像细分的复杂性:一篇综述
Mehmood Nawaz1, Adilet Uvaliyev1, Khadija Bibi1
1Department of Biomedical Engineering, The Chinese University of Hong Kong, Hong Kong Special Administrative Region of China.
概括
光学连贯断层扫描 (OCT) 图像细分对于诊断疾病至关重要. 本综述探讨了先进的细分技术,包括深度学习,以提高准确性和临床应用.
科学领域:
- 生物医学成像技术 生物医学成像技术
- 医学图像分析 医学图像分析
- 光学连贯性断层扫描技术
背景情况:
- 光学连贯断层扫描 (OCT) 提供生物组织的高分辨率3D成像.
- OCT对于诊断诸如黄斑变性,玻璃眼和冠状动脉疾病等疾病至关重要.
- 由于组织复杂性和文物,OCT图像的准确细分具有挑战性.
研究的目的:
- 审查最先进的OCT图像细分技术.
- 分析各种细分方法的优点和局限性.
- 讨论机器学习和深度学习方法用于海外国家和地区的图像细分.
主要方法:
- 基于强度,基于区域和基于深度学习的细分方法的审查.
- 分析相关的研究工作和现有的OCT图像数据集.
- 深入研究机器学习和深度学习算法.
主要成果:
- 确定了OCT图像细分技术的关键进展.
- 评估了不同细分方法的优缺点.
- 突出了深度学习的潜力,以提高细分精度.
结论:
- 在临床应用中,OCT图像细分是至关重要的.
- 深度学习方法显示出克服细分挑战的重大前景.
- 需要进一步的研究来解决剩余的挑战和机遇.


