NDC-IVM: 提升眼科图像中视盘与杯区自动分割的Glaucoma检测精度

NDC-IVM是一项针对医学图像的自动眼底光学盘和视杯区域分割技术，旨在提高青光眼检测的精确性和效率。青光眼是一种与眼内压（IOP）升高相关的疾病，它对视力造成损害，因此早期诊断和分类对于患者的治疗至关重要。现有的研究中，虽然已经提出了一些聚类和分割方法，但它们往往存在效率低下、准确性不足以及仅能粗略估计病灶区域的问题。 NDC-IVM方法的独特之处在于采用邻近差异聚类（NDC）结合强度变化掩模（IVM）。NDC通过考虑像素间的空间关系，提高了对正常和病变区域的区分能力，而IVM则利用了图像中的强度变化信息，有助于更准确地定位视盘和视杯。该工作流程分为三个主要阶段：预处理、聚类和分割。 预处理阶段，使用高斯滤波器对原始眼底图像进行平滑处理，去除噪声并增强图像细节。接下来是聚类阶段，NDC算法在此发挥了关键作用，它不仅考虑了像素自身的特性，还考虑了像素邻居的相似性，从而减少了误分和漏检的可能性。 最后是分割阶段，通过NDC的结果，IVM进一步细化了视盘和视杯区域的边界，确保了分割结果的准确性。这一过程旨在从复杂的视网膜图像中提取出有用的信息，帮助医生做出更精确的诊断，对青光眼的早期发现和治疗具有重要意义。 NDC-IVM通过创新的聚类和分割策略，克服了传统方法的局限性，为眼科医生提供了更为可靠和高效的青光眼检测工具。这项工作的贡献在于提升了医学图像分析领域的技术水平，对提高公共卫生和眼科保健的质量具有积极的影响。