Computational Retinal Image Analysis:Tools, Applications and Perspectives

图书简介

Computational Retinal Image Analysis: Tools, Applications and Perspectives gives an overview of contemporary retinal image analysis (RIA) in the context of healthcare informatics and artificial intelligence. Specifically, it provides a history of the field, the clinical motivation for RIA, technical foundations (image acquisition modalities, instruments), computational techniques for essential operations, lesion detection (e.g. optic disc in glaucoma, microaneurysms in diabetes) and validation, as well as insights into current investigations drawing from artificial intelligence and big data. This comprehensive reference is ideal for researchers and graduate students in retinal image analysis, computational ophthalmology, artificial intelligence, biomedical engineering, health informatics, and more.

1. A brief history of RIA 2. Clinical motivation and the needs for RIA in healthcare 3. Techniques and principles for retinal imaging 4. Preprocessing, image enhancement and registration of retinal images 5. Locating anatomical landmarks 6. Vasculature Analysis: Segmentation, Synthesis, Tracing, and Classification 7. OCT layer Segmentation 8. Image Quality Assessment 9. Validation 10. Statistical analysis and design in ophthalmology: towards optimising your data 11. Glaucoma and optic disc diseases 12. Diabetic Retinopathy and Maculopathy lesions 13. Drusen and macula degeneration lesions 14. OCT scanning centered on ONH and macula 15. OCT fluid detection and quantification 16. Fluorescein angiography image analysis 17. Retinal biomarkers and cardiovascular disease: a clinical perspective 18. Diabetic retinopathy screening 19. Image analysis tools for assessment of atrophic macular diseases 20. Artificial intelligence and deep learning in retinal image analysis 21. Big-data analysis of RIA measurements 22. The challenges of assembling, maintaining and making available large data sets of clinical data for research 23. Technical and clinical challenges of AI in retinal image analysis

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