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基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法
被引量：
6
1
作者
肖志涛
王雯
+7 位作者
耿磊
张芳
吴骏
赵北方
张欣鹏
苏龙
陈莉明
单春燕
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期720-728,共9页
硬性渗出物是糖尿病视网膜病变(DR)的早期病症,是糖尿病性黄斑水肿的最主要表现,因此对硬性渗出物的准确检测具有重要的临床意义。提出一种基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法。首先通过背景估计,得到包含亮目标的前...
硬性渗出物是糖尿病视网膜病变(DR)的早期病症,是糖尿病性黄斑水肿的最主要表现,因此对硬性渗出物的准确检测具有重要的临床意义。提出一种基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法。首先通过背景估计,得到包含亮目标的前景图;然后利用基于Kirsch算子的边缘信息确定硬性渗出物的候选区域,再移除视盘;最后对候选区域进行形状特征、直方图统计特征以及相位特征的提取,采用SVM对候选区域进行分类,完成硬性渗出物的精确提取。对DIARETDB1和HEI-MED公共数据库中共248幅眼底图像进行实验,图像水平达到灵敏度97.3%和特异性90%,病灶水平达到灵敏度84.6%和阳性预测值94.4%。实验表明,所提出的方法能够实现眼底图像中硬性渗出物的自动检测。
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关键词
硬性渗出物检测
糖尿病视网膜病变
背景估计
相位一致性
支持向量机(SVM)
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职称材料
题名
基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法
被引量：
6
1
作者
肖志涛
王雯
耿磊
张芳
吴骏
赵北方
张欣鹏
苏龙
陈莉明
单春燕
机构
天津工业大学电子与信息工程学院
天津医科大学眼科医院
天津医科大学代谢病医院
出处
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015年第6期720-728,共9页
基金
天津市科技支撑计划重点项目(13ZCZDGX02100)
天津市应用基础与前沿技术研究计划一般项目(15JCYBJC16600)
文摘
硬性渗出物是糖尿病视网膜病变(DR)的早期病症,是糖尿病性黄斑水肿的最主要表现,因此对硬性渗出物的准确检测具有重要的临床意义。提出一种基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法。首先通过背景估计,得到包含亮目标的前景图;然后利用基于Kirsch算子的边缘信息确定硬性渗出物的候选区域,再移除视盘;最后对候选区域进行形状特征、直方图统计特征以及相位特征的提取,采用SVM对候选区域进行分类,完成硬性渗出物的精确提取。对DIARETDB1和HEI-MED公共数据库中共248幅眼底图像进行实验,图像水平达到灵敏度97.3%和特异性90%,病灶水平达到灵敏度84.6%和阳性预测值94.4%。实验表明,所提出的方法能够实现眼底图像中硬性渗出物的自动检测。
关键词
硬性渗出物检测
糖尿病视网膜病变
背景估计
相位一致性
支持向量机(SVM)
Keywords
hard exudates
diabetic retinopathy
background-estimation
phase congruency
support vector machine（SVM）
分类号
R318 [医药卫生—生物医学工程]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法
肖志涛
王雯
耿磊
张芳
吴骏
赵北方
张欣鹏
苏龙
陈莉明
单春燕
《中国生物医学工程学报》
CAS
CSCD
北大核心
2015
6
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