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An Amplified-Target Loss Approach for Photoreceptor Layer Segmentation in Pathological OCT Scans

机译：病理OCT扫描中感光体层分割的扩增靶损失方法

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José Ignacio Orlando; Anna Breger; Hrvoje Bogunović; Sophie Riedl; Bianca S. Gerendas; Martin Ehler; Ursula Schmidt-Erfurth;
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年度 2019
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1. Parallel Double Snakes. Application to the segmentation of retinal layers in 2D-OCT for pathological subjects [J] . Rossant, Florence, Bloch, Isabelle, Ghorbel, Itebeddine, Pattern Recognition: The Journal of the Pattern Recognition Society . 2015,第12期

机译：平行双蛇。在2D-OCT视网膜层分割中的应用
2. Analysis of Agreement of Retinal-Layer Thickness Measures Derived from the Segmentation of Horizontal and Vertical Spectralis OCT Macular Scans [J] . Caldito Natalia Gonzalez, Antony Bhavna, He Yufan, Current Eye Research . 2018,第3期

机译：水平和垂直光谱分段源于水平和垂直光谱扫描分割的视网膜层厚度措施的协议分析
3. Analysis of Agreement of Retinal-Layer Thickness Measures Derived from the Segmentation of Horizontal and Vertical Spectralis OCT Macular Scans [J] . Caldito Natalia Gonzalez, Antony Bhavna, He Yufan, Current Eye Research . 2018,第3期

机译：水平和垂直光谱分段源于水平和垂直光谱扫描分割的视网膜层厚度措施的协议分析
4. An Amplified-Target Loss Approach for Photoreceptor Layer Segmentation in Pathological OCT Scans [C] . Jose Ignacio Orlando, Anna Breger, Hrvoje Bogunovic, International Conference on Medical Image Computing and Computer-Assisted Intervention;International Workshop on Ophthalmic Medical Image Analysis . 2019

机译：病理性OCT扫描中感光层分层的放大目标损失方法
5. Segmentation of human retinal layers from optical coherence tomography scans. [D] . Hammes, Nathan M. 2015

机译：通过光学相干断层扫描扫描对人类视网膜层进行分割。
6. Joint retinal layer and fluid segmentation in OCT scans of eyes with severe macular edema using unsupervised representation and auto-context [O] . Alessio Montuoro, Sebastian M. Waldstein, Bianca S. Gerendas, 2017

机译：使用无监督表示法和自动上下文在患有严重黄斑水肿的OCT扫描中进行联合视网膜层和液体分割
7. U2-Net: A Bayesian U-Net Model With Epistemic Uncertainty Feedback For Photoreceptor Layer Segmentation In Pathological OCT Scans [O] . Jose Ignacio Orlando, Philipp Seebock, Hrvoje Bogunovic, 2019

机译：U2-NET：一种贝叶斯U-NET模型，具有认识因子扫描中的感光体层细分的认知不确定性反馈

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