【醫學+深度論文：S01】Retinal Fundus Image for Glaucoma Detection: A Review and Study

2017 Journal of Intelligent Systems

Retinal Fundus Image for Glaucoma Detection: A Review and Study

幾種類型的青光眼可表示如下：

（i）開角型青光眼，

（ii）閉角型青光眼，

（iii）正常眼壓性青光眼，

（iv）先天性青光眼

還有一些重要因素需要檢查，如眼壓測量，檢眼鏡，視野檢查，房角鏡檢查和角膜厚度測定。

由于眼睛的引流結構的故障，IOP迅速增加。然後，眼睛中的液體壓力不斷增加; 是以，它會破壞眼睛的視神經 并導緻永久性視力喪 ，進而導緻無法挽回的青光眼疾病。此外，由于RNFL受損，RNFL的厚度減少，這也是青光眼疾病的主要原因之一 。此外，幾種可能的方法導緻青光眼疾病，如ONH，神經纖維層，結構變化，以及視野功能性停滞 。

青光眼檢測涉及的步驟可描述如下

（i）讀取輸入圖像;

（ii）基于采樣過程，感興趣區域（ROI）提取和信道選擇對輸入圖像進行預處理; （iii）分段輸入圖像，例如基于視網膜血管的分割，視盤檢測和分割;

（iv）使用分段确定分析區域;

（v）提取紋理特征和特征選擇;

（vi）使用不同的分類器對輸入圖像進行分類，例如支援向量機（SVM），人工神經網絡（ANN），k-最近鄰（KNN）和樸素貝葉斯（NB）分類器。

不同分類器的研究，如SVM分類器，基于門檻值技術，KNN分類器，NB分類器，ANN分類器，AdaBoost分類器和随機森林分類器，可用于青光眼檢測和診斷。

Analysis

• 基于特征提取的分析

CDR，血管，頂點，視神經盤，視盤形态，神經視網膜邊緣，ONH和視盤出血或椎間盤蒼白。

• 基于所用資料集的分析

• 基于目标的分析

  

• 基于成像技術的分析

  眼底，HRT，OCT和US圖像被應用于青光眼檢測