【医学+深度论文：F17】2017 ISBI Recurrent neural network based retinal nerve fiber layer defect

17

2017 ISBI
Recurrent neural network based retinal nerve fiber layer defect detection in early glaucoma

Method ： RNFLD
Dataset ： 13 Train （20个RNFLD区域）
     13 Test （7张 8个RNFLD 区域 6张 无RNFLD）
     Glaucoma Diagnostic Services，LV Prasad Eye Institute，Bhubaneswar，India
     Visupac version 4.4.4 camera(FF 450 plus IR Carl Zeiss Ltd. USA) with 5x magnification and 200 , 300, and 500 field of views (FOV).
     JPEG format
     
Architecture : pathc based feature extraction（CZC-LBP、DDE、Entropy） + RNN
Results ：

通过补丁特征驱动的递归神经网络（RNN）检测眼底图像中的RNFLD

Methods

视网膜神经纤维层缺损（RNFLD）是青光眼检测结构改变的最早客观证据。
OCT 主要用于RNFLD检测 。但是 OCT 贵 ，还需要熟练的临床医生进行 分析; 无法进入大规模筛查和郊区环境。

具有与RNFLD区域相似强度的血管和黄斑的存在使得检测任务更具挑战性。