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基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割
被引量：
18
1
作者
朱承璋
向遥
+3 位作者
邹北骥
高旭
梁毅雄
毕佳
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期445-451,共7页
提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分...
提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.960 7,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断.
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关键词
眼底图像
视网膜血管分割
分类回归树
ADABOOST
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题名
基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割
被引量：
18
1
作者
朱承璋
向遥
邹北骥
高旭
梁毅雄
毕佳
机构
中南大学信息科学与工程学院移动医疗教育部-中国移动联合实验室
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第3期445-451,共7页
基金
国家自然科学基金(61173122)
湖南省自然科学基金重点项目(12JJ2038)
+3 种基金
湖南省自然科学基金(09JJ6102)
高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(2013016
2120089)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(2012QNZT067)
文摘
提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.960 7,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断.
关键词
眼底图像
视网膜血管分割
分类回归树
ADABOOST
Keywords
fundus images
retinal vessel segmentation
classification and regression tree
Adaboost
分类号
TP399 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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作者
出处
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被引量
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1
基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割
朱承璋
向遥
邹北骥
高旭
梁毅雄
毕佳
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
18
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