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저자정보
이영섭 (Gyeongsang National University) 강태신 (Gyeongsang National University, Changwon Hospital) 한용섭 (Gyeongsang National University, Changwon Hospital) 김진현 (Gyeongsang National University) 김경훈 (Kyungpook National University) 이성진 (Gyeongsang National University)
저널정보
대한전기학회 전기학회논문지 전기학회논문지 제69권 제7호
발행연도
2020.7
수록면
1,073 - 1,080 (8page)
DOI
10.5370/KIEE.2020.69.7.1073

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In general, ophthalmologists visually grade the state of a patient by counting the cells within the anterior chamber OCT image. The manual cell counting method is highly inaccurate and spends a lot of time to determine the progress of the patient. In this work, we develop a new tool to count cells in anterior chamber OCT images to aid doctors in analyzing the state of patients. We exploit image processing to remove noises from images, segment the anterior chamber, and quantize the cells in OCT images. We also provide statistics to aid the doctors in determining the progress of the patients.
#SD-OCT #Computer Vision #Anterior Chamber #Cell Count

목차

Abstract
1. 서론
2. BACKGROUND
3. RELATED WORK
4. 기법 구조 설계
5. 기법 구현
6. 실험 및 결과
7. 결론
References

참고문헌 (10)

참고문헌 신청
Whitcup, S. M / 2010 / Uveitis: fundamentals and clinical practice / Mosby :41~50 google schola Standardization of Uveitis Nomenclature (SUN) Working Group / 2005 / Standardization of uveitis nomenclature for reporting clinical data. Results of the First International Workshop / American journal of ophthalmology 140(3):509~516 google schola Kaiser, P. M. / 2019 / Automated Analysis of Anterior Chamber Inflammation by Spectral-Domain Optical Coherence Tomography / Pediatric Uveitis Patients Investigative Ophthalmology & Visual Science 60(9):1900~1900 google schola Li, A / 2017 / Automated segmentation and quantification of OCT angiography for tracking angiogenesis progression / Biomedical optics express 8(12):5604~5616 google schola Pekala, M. / 2019 / Deep learning based retinal OCT segmentation / Computers in Biology and Medicine 114:103445 google schola

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