W zależności od ilości danych do przetworzenia generowanie pliku może się wydłużyć.

Jeśli generowanie trwa zbyt długo można ograniczyć dane np. zmniejszając zakres lat.

Rozdział

Pobierz BibTeX

Tytuł

Matching 3D OCT Retina Images into Super-Resolution Dataset

Autorzy

[ 1 ] Instytut Automatyki i Robotyki, Wydział Informatyki, Politechnika Poznańska | [ P ] pracownik

Rok publikacji

2016

Typ rozdziału

referat

Język publikacji

angielski

Słowa kluczowe
EN
  • OCT
  • super-resolution
  • multi-frame
  • retina image segmentation
Streszczenie

EN Optical coherence tomography (OCT) is the current very fast and accurate modality for noninvasive assessment of 3D retinal structure. Due to large amount of data acquired with this technique the resolution of 3D scans is limited. In this paper we present a new method for improving resolution of 3D macula scans while maintaining short acquisition time and robustness with respect to motion artifacts. Our approach is based on multiframe super-resolution method applied to several 3D standard resolution OCT scans. Presented experiments where performed on volumetric data acquired from adult patients with the use of Avanti RTvue device. Each OCT cross-section (B-scan) was subjected to image denoising and retinal layers segmentation. The generated 3D super-resolution scans have significantly improved quality of the vertical cross-sections.

Strony (od-do)

130 - 137

DOI

10.1109/SPA.2016.7763600

URL

http://ieeexplore.ieee.org/document/7763600/

Książka

SPA 2016 Signal Processing: Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications, Poznań, 21-23 September, 2016 : conference proceeding

Zaprezentowany na

20th Signal Processing Algorithms, Architectures, Arrangements, and Applications, SPA 2016, 21-23.09.2016, Poznań, Poland

Publikacja indeksowana w

WoS (15)

Ta strona używa plików Cookies, w celu zapamiętania uwierzytelnionej sesji użytkownika. Aby dowiedzieć się więcej przeczytaj o plikach Cookies i Polityce Prywatności.