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眼底图像中黄斑中心与视盘自动检测新方法
被引量：
9
1
作者
郑绍华
陈健
+2 位作者
潘林
郭健
余轮
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期2586-2592,共7页
在眼底图像自动分析中,视盘与黄斑的定位是糖尿病性视网膜病变计算机辅助诊断或筛查的先决条件。该文提出一种应用方向局部对比度滤波结合局部血管密度的方法,直接先行检测黄斑中心再行定位视盘,不同于现有的先行检测视盘或血管再行定...
在眼底图像自动分析中,视盘与黄斑的定位是糖尿病性视网膜病变计算机辅助诊断或筛查的先决条件。该文提出一种应用方向局部对比度滤波结合局部血管密度的方法,直接先行检测黄斑中心再行定位视盘,不同于现有的先行检测视盘或血管再行定位黄斑的一般方法,有效地提高黄斑定位正确率,能更好地应用于糖尿病性黄斑水肿的自动评估。实验选取了网络公开的HEI-MED数据集中169幅黄斑水肿眼底图像,黄斑和视盘的定位正确率同步达到98.2%,算法简单且无监督,优于现有的方法,具有良好的临床应用前景。
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关键词
模式识别
眼底图像
黄斑
视盘
方向局部对比度
血管分割
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职称材料
微动脉瘤与出血自动检测的NPDR图像分型方法
被引量：
7
2
作者
郑绍华
潘林
+2 位作者
陈健
郭健
余轮
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期59-67,共9页
为构建糖尿病视网膜病变(DR)自动筛查系统,依据新的糖尿病视网膜病变国际临床分型标准,提出了一种基于微动脉瘤(MAs)和视网膜内出血(HAs)自动检测的非增生性糖尿病视网膜病变(NPDR)图像分型方法。首先在红色通道上利用自适应阈值、形态...
为构建糖尿病视网膜病变(DR)自动筛查系统,依据新的糖尿病视网膜病变国际临床分型标准,提出了一种基于微动脉瘤(MAs)和视网膜内出血(HAs)自动检测的非增生性糖尿病视网膜病变(NPDR)图像分型方法。首先在红色通道上利用自适应阈值、形态学技术及区域主动轮廓模型对视盘中心进行精确定位;再者,在绿色通道预处理及现有算法改进的基础上,提出了一种新的基于Radon变换的方法对HAs和MAs进行识别,有效地抑制了血管或背景纹理的干扰,算法不依赖于血管的分割,也无需多尺度匹配滤波器。实验选取了120幅高分辨率的NPDR图像,对HAs和MAs的检测均得到较高的灵敏度和特异性,在各分型上准确率都达到了85%以上,不存在漏诊的情况。算法稳定,具有较高的实用价值。
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关键词
糖尿病视网膜病变
微动脉瘤
出血
视盘
RADON变换
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职称材料
题名
眼底图像中黄斑中心与视盘自动检测新方法
被引量：
9
1
作者
郑绍华
陈健
潘林
郭健
余轮
机构
福州
大学
物理与信息工程学院
福建医科大学附属第一医院眼科中心
出处
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014年第11期2586-2592,共7页
基金
国家自然科学基金(60827002)
福建省自然科学基金(2012J05116)
+1 种基金
福建省教育厅项目(JA13037)
福建省电子信息教学团队建设项目资助课题
文摘
在眼底图像自动分析中,视盘与黄斑的定位是糖尿病性视网膜病变计算机辅助诊断或筛查的先决条件。该文提出一种应用方向局部对比度滤波结合局部血管密度的方法,直接先行检测黄斑中心再行定位视盘,不同于现有的先行检测视盘或血管再行定位黄斑的一般方法,有效地提高黄斑定位正确率,能更好地应用于糖尿病性黄斑水肿的自动评估。实验选取了网络公开的HEI-MED数据集中169幅黄斑水肿眼底图像,黄斑和视盘的定位正确率同步达到98.2%,算法简单且无监督,优于现有的方法,具有良好的临床应用前景。
关键词
模式识别
眼底图像
黄斑
视盘
方向局部对比度
血管分割
Keywords
Pattern recognition
Retinal image
Macula fovea
Optic disk
Directional local contrast
Vessel segmentation
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
R770.4 [医药卫生—眼科]
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职称材料
题名
微动脉瘤与出血自动检测的NPDR图像分型方法
被引量：
7
2
作者
郑绍华
潘林
陈健
郭健
余轮
机构
福州
大学
物理与信息工程学院
福建医科大学附属第一医院眼科中心
出处
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014年第1期59-67,共9页
基金
国家自然基金(60827002)
福建省自然基金(2012J05116)
福建省教育厅(JA13037)资助项目
文摘
为构建糖尿病视网膜病变(DR)自动筛查系统,依据新的糖尿病视网膜病变国际临床分型标准,提出了一种基于微动脉瘤(MAs)和视网膜内出血(HAs)自动检测的非增生性糖尿病视网膜病变(NPDR)图像分型方法。首先在红色通道上利用自适应阈值、形态学技术及区域主动轮廓模型对视盘中心进行精确定位;再者,在绿色通道预处理及现有算法改进的基础上,提出了一种新的基于Radon变换的方法对HAs和MAs进行识别,有效地抑制了血管或背景纹理的干扰,算法不依赖于血管的分割,也无需多尺度匹配滤波器。实验选取了120幅高分辨率的NPDR图像,对HAs和MAs的检测均得到较高的灵敏度和特异性,在各分型上准确率都达到了85%以上,不存在漏诊的情况。算法稳定,具有较高的实用价值。
关键词
糖尿病视网膜病变
微动脉瘤
出血
视盘
RADON变换
Keywords
diabetic retinopathy
microaneurysms
hemorrhage
optic disk
Radon transform
分类号
TP391.4 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TH79 [机械工程—精密仪器及机械]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
眼底图像中黄斑中心与视盘自动检测新方法
郑绍华
陈健
潘林
郭健
余轮
《电子与信息学报》
EI
CSCD
北大核心
2014
9
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职称材料
2
微动脉瘤与出血自动检测的NPDR图像分型方法
郑绍华
潘林
陈健
郭健
余轮
《仪器仪表学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2014
7
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职称材料
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