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基于SURF的肺结核DR图像病变区域检测
被引量：
2
1
作者
符尧
王俊峰
+2 位作者
高琳
姬郁林
张菊英
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第9期2446-2451,共6页
针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明...
针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明显非病变区域;提取剩余疑似病变区域的特征,使用SVM分类器对疑似病变区域进行分类,确定病变区域。使用SURF算子检测病变区域,抑制了漏检率,但SURF会找出绝大多数局部极值点,导致疑似病变区域存在大量假阳性区域,因此使用基于经验的筛查和基于纹理、灰度统计等特征的分类来增加检测结果的准确度,降低了假阳性率。对300张DR片进行检测,该方法准确率达到了85.86%,漏检率低于10.7%。
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关键词
加速稳健特征
病变区域检测
支持向量机
肺结核
计算机辅助诊断
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职称材料
深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用
被引量：
22
2
作者
范家伟
张如如
+7 位作者
陆萌
何佳雯
康霄阳
柴文俊
石珅达
宋美娜
鄂海红
欧中洪
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期985-1004,共20页
深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展.由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点.本文从深度学习方法在DR诊断...
深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展.由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点.本文从深度学习方法在DR诊断中的最新研究进展、DR诊断的一般流程、公共数据集、医学影像标注方法、主要实现模型、面临的主要挑战几方面,对深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用进行了详细综述,便于更多机器视觉、尤其是深度学习医学影像的研究者们参照对比,加快该领域研究的成熟度和临床落地应用.
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关键词
深度学习
糖尿病
糖尿病视网膜
病变
智能诊断
图像标注
病变区域检测
病变
等级分类
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职称材料
题名
基于SURF的肺结核DR图像病变区域检测
被引量：
2
1
作者
符尧
王俊峰
高琳
姬郁林
张菊英
机构
四川大学计算机学院
西南科技大学计算机科学与技术学院
四川大学华西医院
四川大学华西公共卫生学院
出处
《计算机工程与设计》
北大核心
2015年第9期2446-2451,共6页
基金
国家科技重大专项基金项目(2012ZX10004-901001)
四川省科技支撑计划基金项目(2013SZ002
2014SZ0109)
文摘
针对肺结核DR片诊断过程中漏检率高、准确度低等情况,提出一种肺结核病变区域检测方法。使用GrabCut分割肺实质区域;在肺实质区域内使用加速稳健特征(SURF)算子选取大量特征点,结合其尺度因子,得到大量疑似病变区域,根据经验剔除一些明显非病变区域;提取剩余疑似病变区域的特征,使用SVM分类器对疑似病变区域进行分类,确定病变区域。使用SURF算子检测病变区域,抑制了漏检率,但SURF会找出绝大多数局部极值点,导致疑似病变区域存在大量假阳性区域,因此使用基于经验的筛查和基于纹理、灰度统计等特征的分类来增加检测结果的准确度,降低了假阳性率。对300张DR片进行检测,该方法准确率达到了85.86%,漏检率低于10.7%。
关键词
加速稳健特征
病变区域检测
支持向量机
肺结核
计算机辅助诊断
Keywords
speeded up robust features
lesion area detection
support vector machine
pulmonary tuberculosis
computer aid diagnosis
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用
被引量：
22
2
作者
范家伟
张如如
陆萌
何佳雯
康霄阳
柴文俊
石珅达
宋美娜
鄂海红
欧中洪
机构
北京邮电大学计算机学院
教育部信息网络工程研究中心(北京邮电大学)
出处
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021年第5期985-1004,共20页
基金
教育部信息网络工程研究中心资助项目资助。
文摘
深度学习可以有效提取图像隐含特征,在医学影像识别方面的应用快速发展.由于糖尿病视网膜病变(Diabetic retinopathy,DR)诊断标准明确、分类体系成熟,应用深度学习诊断糖尿病视网膜病变近年来成为研究热点.本文从深度学习方法在DR诊断中的最新研究进展、DR诊断的一般流程、公共数据集、医学影像标注方法、主要实现模型、面临的主要挑战几方面,对深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用进行了详细综述,便于更多机器视觉、尤其是深度学习医学影像的研究者们参照对比,加快该领域研究的成熟度和临床落地应用.
关键词
深度学习
糖尿病
糖尿病视网膜
病变
智能诊断
图像标注
病变区域检测
病变
等级分类
Keywords
Deep learning
diabetes mellitus(DM)
diabetic retinopathy(DR)
intelligent diagnosis
image annotation
lesions detection
lesions classification
分类号
TP391.41 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TP18 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
R587.2 [医药卫生—内分泌]
R774.1 [医药卫生—眼科]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于SURF的肺结核DR图像病变区域检测
符尧
王俊峰
高琳
姬郁林
张菊英
《计算机工程与设计》
北大核心
2015
2
在线阅读
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职称材料
2
深度学习方法在糖尿病视网膜病变诊断中的应用
范家伟
张如如
陆萌
何佳雯
康霄阳
柴文俊
石珅达
宋美娜
鄂海红
欧中洪
《自动化学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2021
22
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参考文献
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