Fully Convolutional Networks for Monocular Retinal Depth Estimation and Optic Disc-Cup Segmentation

视盘 人工智能 单眼 分割 计算机科学 视网膜 视杯(胚胎学) 计算机视觉 图像分割 卷积神经网络 模式识别(心理学) 眼科 医学 生物 基因 眼睛发育 表型 生物化学
作者
Sharath M Shankaranarayana,Keerthi Ram,Kaushik Mitra,Mohanasankar Sivaprakasam
出处
期刊:IEEE Journal of Biomedical and Health Informatics [Institute of Electrical and Electronics Engineers]
卷期号:23 (4): 1417-1426 被引量:67
标识
DOI:10.1109/jbhi.2019.2899403
摘要

Glaucoma is a serious ocular disorder for which the screening and diagnosis are carried out by the examination of the optic nerve head (ONH). The color fundus image (CFI) is the most common modality used for ocular screening. In CFI, the central region which is the optic disc and the optic cup region within the disc are examined to determine one of the important cues for glaucoma diagnosis called the optic cup-to-disc ratio (CDR). CDR calculation requires accurate segmentation of optic disc and cup. Another important cue for glaucoma progression is the variation of depth in ONH region. In this paper, we first propose a deep learning framework to estimate depth from a single fundus image. For the case of monocular retinal depth estimation, we are also plagued by the labeled data insufficiency. To overcome this problem we adopt the technique of pretraining the deep network where, instead of using a denoising autoencoder, we propose a new pretraining scheme called pseudo-depth reconstruction, which serves as a proxy task for retinal depth estimation. Empirically, we show pseudo-depth reconstruction to be a better proxy task than denoising. Our results outperform the existing techniques for depth estimation on the INSPIRE dataset. To extend the use of depth map for optic disc and cup segmentation, we propose a novel fully convolutional guided network, where, along with the color fundus image the network uses the depth map as a guide. We propose a convolutional block called multimodal feature extraction block to extract and fuse the features of the color image and the guide image. We extensively evaluate the proposed segmentation scheme on three datasets- ORIGA, RIMONEr3, and DRISHTI-GS. The performance of the method is comparable and in many cases, outperforms the most recent state of the art.
最长约 10秒,即可获得该文献文件

科研通智能强力驱动
Strongly Powered by AbleSci AI
更新
PDF的下载单位、IP信息已删除 (2025-6-4)

科研通是完全免费的文献互助平台,具备全网最快的应助速度,最高的求助完成率。 对每一个文献求助,科研通都将尽心尽力,给求助人一个满意的交代。
实时播报
jhlz5879完成签到,获得积分10
刚刚
悦耳曼凝完成签到 ,获得积分10
1秒前
文静的紫萱完成签到,获得积分10
1秒前
拼搏的飞薇完成签到,获得积分10
2秒前
曾建完成签到 ,获得积分10
3秒前
pep完成签到 ,获得积分10
4秒前
mufcyang完成签到,获得积分10
8秒前
了晨完成签到 ,获得积分10
9秒前
yi完成签到 ,获得积分10
12秒前
wxnice完成签到,获得积分10
13秒前
量子星尘发布了新的文献求助10
15秒前
星辰大海应助大橙子采纳,获得10
24秒前
24秒前
七QI完成签到 ,获得积分10
25秒前
28秒前
褚香旋完成签到,获得积分10
28秒前
一只狗东西完成签到 ,获得积分10
30秒前
宇老师发布了新的文献求助10
31秒前
32秒前
qiqi发布了新的文献求助30
34秒前
大橙子发布了新的文献求助10
37秒前
wzhang完成签到,获得积分10
38秒前
ken131完成签到 ,获得积分10
41秒前
myl完成签到,获得积分10
42秒前
728完成签到,获得积分10
48秒前
xiaofeng5838完成签到,获得积分10
48秒前
ronnie完成签到,获得积分10
48秒前
51秒前
寒冷芷蕊完成签到,获得积分20
51秒前
51秒前
Jane完成签到,获得积分10
51秒前
一氧化二氢完成签到,获得积分10
57秒前
凡事发生必有利于我完成签到,获得积分10
58秒前
yihaiqin完成签到 ,获得积分10
1分钟前
轩辕剑身完成签到,获得积分0
1分钟前
coolkid完成签到 ,获得积分0
1分钟前
你怎么那么美完成签到,获得积分10
1分钟前
游艺完成签到 ,获得积分10
1分钟前
冬月完成签到 ,获得积分10
1分钟前
薛乎虚完成签到 ,获得积分10
1分钟前
高分求助中
【提示信息,请勿应助】关于scihub 10000
Les Mantodea de Guyane: Insecta, Polyneoptera [The Mantids of French Guiana] 3000
徐淮辽南地区新元古代叠层石及生物地层 3000
The Mother of All Tableaux: Order, Equivalence, and Geometry in the Large-scale Structure of Optimality Theory 3000
Handbook of Industrial Diamonds.Vol2 1100
Global Eyelash Assessment scale (GEA) 1000
Picture Books with Same-sex Parented Families: Unintentional Censorship 550
热门求助领域 (近24小时)
化学 材料科学 医学 生物 工程类 有机化学 生物化学 物理 内科学 纳米技术 计算机科学 化学工程 复合材料 遗传学 基因 物理化学 催化作用 冶金 细胞生物学 免疫学
热门帖子
关注 科研通微信公众号,转发送积分 4038157
求助须知:如何正确求助?哪些是违规求助? 3575869
关于积分的说明 11373842
捐赠科研通 3305650
什么是DOI,文献DOI怎么找? 1819255
邀请新用户注册赠送积分活动 892655
科研通“疑难数据库(出版商)”最低求助积分说明 815022