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基于栈式稀疏自编码器的青光眼眼底图像识别研究 预览
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作者 曹桂铭 丁香乾 高政绪 《计算机与数字工程》 2019年第2期431-435,共5页
青光眼是一种常见的威胁视神经及视觉功能的眼病,其具有发病率高,难以察觉等特点。但是目前对青光眼的识别诊断方法还不是很完善,且识别方法复杂,识别率也不高。因此提出了一种基于栈式稀疏自编码器的眼底图像特征提取及图像识别的方法... 青光眼是一种常见的威胁视神经及视觉功能的眼病,其具有发病率高,难以察觉等特点。但是目前对青光眼的识别诊断方法还不是很完善,且识别方法复杂,识别率也不高。因此提出了一种基于栈式稀疏自编码器的眼底图像特征提取及图像识别的方法。该方法采用逐层贪婪训练法从无标签的数据集中学习到数据的内部特征,将学习到的特征作为softmax分类器的输入。然后利用带标签的数据通过反向传播算法对稀疏自编码器进行调优。仿真实验分析中,使用测试集数据对该方法进行验证,精确度可达89%,并且优于实验中的其他方法,对青光眼的识别具有一定的实用价值。 展开更多
关键词 青光眼 眼底图像 栈式稀疏自编码器 特征提取 图像识别
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基于生成对抗网络的糖尿病视网膜病变眼底图像生成 预览
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作者 万程 周鹏 +3 位作者 吴陆辉 吴一全 沈建新 叶辉 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期613-618,共6页
目的利用计算机视觉算法自动生成各种类型的糖尿病视网膜病变(DR)眼底图像。方法提出一种基于生成对抗网络(GAN)的眼底图像生成方法。该方法以眼底图像的血管脉络图像和病灶点的文字描述作为生成的约束条件,对文字使用长短记忆网络(LSTM... 目的利用计算机视觉算法自动生成各种类型的糖尿病视网膜病变(DR)眼底图像。方法提出一种基于生成对抗网络(GAN)的眼底图像生成方法。该方法以眼底图像的血管脉络图像和病灶点的文字描述作为生成的约束条件,对文字使用长短记忆网络(LSTM)进行编码,血管脉络图像用卷积神经网络(CNN)进行编码,对二者信息合并,再使用生成对抗网络生成眼底图像。结果模型生成的眼底图像中包含清晰的视盘、血管、黄斑等特征,但是由于文字编码的循环神经网络(RNN)损失函数不能很好地收敛,所以生成图像细节特征不明显。结论使用GAN可以生成逼真的DR眼底图像,在扩充医疗数据方面具有一定的应用价值,但在小区域细节特征的生成方面仍需改进。 展开更多
关键词 生成对抗网络 眼底图像 图像生成 卷积神经网络
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糖尿病视网膜病变筛查中的眼底图像质量控制 预览
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作者 许莉莉 梁歌 杨智 《北京生物医学工程》 2019年第2期166-170,共5页
目的糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR,以下简称糖网病)筛查中,有相当比例的图像因聚焦不清或曝光不佳不可用于临床诊断,浪费了医疗资源,因而,有必要对眼底图像进行质量监控。本文提出一种基于小波变换和最小二乘支持向量机(... 目的糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR,以下简称糖网病)筛查中,有相当比例的图像因聚焦不清或曝光不佳不可用于临床诊断,浪费了医疗资源,因而,有必要对眼底图像进行质量监控。本文提出一种基于小波变换和最小二乘支持向量机(least square support vector machine,LS-SVM)的眼底图像质量控制算法。方法首先,对眼底图像进行2层静态小波变换,计算8个子图像的能量值作为特征向量,再利用LS-SVM对眼底图像进行质量评判。本文将中国人民解放军火箭军特色医学中心眼科提供的146幅图像,分为训练集和测试集,LS-SVM使用训练集进行学习后,对测试集的97幅图像进行分类测试。结果训练后的LS-SVM能够对测试集很好地分类,鉴别出模糊的眼底图像。以线性函数为核的LS-SVM分类正确率为100%,以高斯径向基函数为核的LS-SVM的分类正确率为97. 9%。结论以2层静态小波分解子图像的能量值为输入特征向量的LS-SVM能够很好地鉴别出本文使用的眼底图像是否模糊。 展开更多
关键词 眼底图像 小波变换 最小二乘支持向量机 质量控制
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基于马尔可夫随机场的眼底图像血管分割研究 预览
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作者 李语尧 李晓宇 +1 位作者 陆子旭 黄为新 《计算机应用与软件》 北大核心 2019年第7期254-258,306共6页
眼底图像血管分割是医用图像分割中较为复杂的一种,在目前的研究中存在分割精度低、效率不高等问题。提出基于马尔可夫随机场的眼底图像血管分割算法,根据眼底图像的特点构建马尔可夫随机场模型,提取H通道作为特征场参数,利用最大后验... 眼底图像血管分割是医用图像分割中较为复杂的一种,在目前的研究中存在分割精度低、效率不高等问题。提出基于马尔可夫随机场的眼底图像血管分割算法,根据眼底图像的特点构建马尔可夫随机场模型,提取H通道作为特征场参数,利用最大后验准则完成标号场更新,最终实现对视网膜血管的分割。算法通过眼底图像数据库DRIVE进行测试,结果表明:该算法平均准确度为0.954 6,平均敏感度为0.899 9,平均特异度为0.957 1,具有很好的分割效果,且运行稳定,计算方便快捷,具有鲁棒性。 展开更多
关键词 马尔可夫随机场 眼底图像 视网膜血管分割 特征场
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基于改进U型网络的眼底图像血管分割 预览
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作者 高宏杰 邱天爽 +2 位作者 丑远婷 周明 张晓博 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期1-8,共8页
眼底图像血管分割问题是眼科及其他相关疾病计算机辅助诊断的基础。通过分割和分析眼底图像中的血管结构,可以对糖尿病视网膜病变、高血压和动脉硬化等疾病进行早期诊断和监测。针对目前已有血管分割算法存在准确率不高和灵敏度较低的问... 眼底图像血管分割问题是眼科及其他相关疾病计算机辅助诊断的基础。通过分割和分析眼底图像中的血管结构,可以对糖尿病视网膜病变、高血压和动脉硬化等疾病进行早期诊断和监测。针对目前已有血管分割算法存在准确率不高和灵敏度较低的问题,基于深度学习基本理论,提出一种改进U型网络的眼底图像血管分割算法。首先,通过减少传统U型网络下采样和上采样操作次数,解决眼底图像数据较少的问题;其次,通过将传统卷积层串行连接方式改为残差映射相叠加的方式,提高特征的使用效率;最后,在卷积层之间加入批量归一化和PReLU激活函数对网络进行优化,使网络性能得到进一步的提升。在DRIVE和CHASE_DB1这两个公开的眼底数据库上进行实验,每个数据库随机抽取160 000个图像块送入改进的网络中进行训练和测试,可以得到该算法在两个数据库上的灵敏度、准确率和AUC(ROC曲线下的面积)值,相比已有算法的最好结果平均分别提高2.47%、0.21%和0.35%。所提出的算法可改善眼底图像细小血管分割准确率不高及灵敏度较低的问题,能够较好地分割出低对比度的微细血管。 展开更多
关键词 眼底图像 血管分割 U型网络 网络优化
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基于眼底图像的视网膜血管分割方法综述 预览
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作者 向陈君 张新晨 《工业技术创新》 2019年第2期110-114,共5页
视网膜血管分割是眼底图像研究的基础。探讨视网膜血管分割方法的现状,总结不同分割方法的优缺点,综述基于眼底图像的血管分割方法。根据视网膜图像特点,分析基于窗口、基于分类和基于跟踪三类方法;根据是否采用图像的特征数据规则,研... 视网膜血管分割是眼底图像研究的基础。探讨视网膜血管分割方法的现状,总结不同分割方法的优缺点,综述基于眼底图像的血管分割方法。根据视网膜图像特点,分析基于窗口、基于分类和基于跟踪三类方法;根据是否采用图像的特征数据规则,研讨监督方法和非监督方法。研究对比发现,基于窗口的方法大多结合滤波器实施分割,因此计算量较大;基于分类的方法需人工提取特征,因此算法效率低;基于跟踪的方法过于依赖初始种子点的选取;非监督方法需自行制定判断规则,受制于规则的适用性;监督方法需要大量先验数据进行建模,技术上存在瓶颈。后续应借助深度学习技术,结合神经网络算法,训练得到更加精准的分类模型,进一步提升视网膜血管分割精度和效率。 展开更多
关键词 眼底图像 视网膜 血管分割方法 监督方法 深度学习 神经网络训练
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基于双字典学习的眼底图像血管分割
7
作者 杨艳 邵枫 《光电子.激光》 EI CAS CSCD 北大核心 2019年第2期200-207,共8页
为辅助诊断眼底疾病和部分心血管疾病,本文提出一种基于双字典学习和多尺度线状结构检测的眼底图像血管分割方法。首先在HSV颜色空间利用伽马矫正均衡眼底图像的亮度,并在Lab颜色空间采用CLAHE算法提升图像对比度,再采用多尺度线状结构... 为辅助诊断眼底疾病和部分心血管疾病,本文提出一种基于双字典学习和多尺度线状结构检测的眼底图像血管分割方法。首先在HSV颜色空间利用伽马矫正均衡眼底图像的亮度,并在Lab颜色空间采用CLAHE算法提升图像对比度,再采用多尺度线状结构检测算法突出血管结构得到增强后的特征图像;然后利用K-SVD算法训练特征图像块和对应的手绘血管标签图像块,得到表示字典和分割字典,采用表示字典得到新输入特征图像块的重构稀疏系数,由该系数和分割字典获得血管图像块;最后进行图像块拼接、噪声去除和空洞填充等后处理得到最终分割结果。在DRIVE和HRF数据库测试,利用准确率、特异度、敏感度等八种评估指标来检验分割性能。其中,平均准确率分别达0.958 2和0.951 5,平均特异度分别达到0.982 6和0.967 1,平均敏感度分别达到0.709 5和0.762 6,表明该方法具有较好的分割性能和通用性。 展开更多
关键词 眼底图像 血管分割 双字典学习 多尺度线状结构检测
眼底图像中自动定位黄斑中心凹的快速定位方法研究 预览
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作者 杨波 白玫 +3 位作者 荣瑶 董硕 吴航 严汉民 《中国医学装备》 2019年第7期33-36,共4页
目的:研究自动定位眼底图像中黄斑中心凹位置的快速方法。方法:设计一种血管主干与视盘定位结合迭代阈值变换定位黄斑中心凹的方法,运用形态学变换与连通域计算提取出视网膜血管主干;在图像中选取图像中灰度最高的1%的点作为视盘感兴趣... 目的:研究自动定位眼底图像中黄斑中心凹位置的快速方法。方法:设计一种血管主干与视盘定位结合迭代阈值变换定位黄斑中心凹的方法,运用形态学变换与连通域计算提取出视网膜血管主干;在图像中选取图像中灰度最高的1%的点作为视盘感兴趣区(ROI)的候选,筛选出距离血管主干骨架最近的亮区作为视盘ROI,并通过形态学处理、阈值变换、Hough变换等步骤识别出视盘中心与视盘半径;最后在视盘的周围2.5倍视盘半径附近,建立黄斑ROI,并采用迭代阈值方法构建灰度“等高线”,确定黄斑中心凹位置中心。使用该方法对医院240张眼底图像进行测试。结果:在240幅眼底图像中,使用该定位方法进行测试,定位黄斑中心凹的准确率达97.1%。结论:实验结果表明,血管主干与视盘定位结合迭代阈值的自动定位黄斑中心凹的方法,可以定位眼底图像中黄斑中心凹的位置,且具有较好的准确性与适用性。 展开更多
关键词 糖尿病视网膜病变 黄斑定位 视盘分割 HOUGH变换 迭代阈值 眼底图像
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基于多重迁移学习的糖尿病视网膜病变检测 预览
9
作者 颜嵩林 林溢星 +2 位作者 李鹤喜 赵地 迟学斌 《中国数字医学》 2019年第3期26-30,共5页
目前,大规模的注释数据集仍然主导着卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的模型训练。然而,与ImageNet相反,获得如此大规模的全面注释的医学图像数据集仍是一项具有挑战性的任务。所以利用迁移学习,例如微调CNN模型仍是处... 目前,大规模的注释数据集仍然主导着卷积神经网络(Convolutional Neural Network,CNN)的模型训练。然而,与ImageNet相反,获得如此大规模的全面注释的医学图像数据集仍是一项具有挑战性的任务。所以利用迁移学习,例如微调CNN模型仍是处理这个问题的主要方法。尽管通常的迁移学习已经被广泛讨论,但多重迁移学习还没有被应用到实际工作中。采用多重迁移学习方法对Kaggle视网膜眼底图像数据集中的CaffeNet、GoogLeNet和VGG19等不同的CNN模型进行二次迁移。旨在探索介于准确性与一次迁移模型类型之间的潜在因素。实验结果表明,丰富的层次特征可提高识别精度,均匀背景下的二次迁移可使模型性能更佳。 展开更多
关键词 多重迁移学习 微调CNN模型 非平衡增强法 眼底图像
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基于眼底图像层次特征的分类方法 预览
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作者 余林芳 邓伏虎 +1 位作者 秦少威 秦志光 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2019年第9期2575-2579,共5页
针对眼底图像中视网膜血管结构的划分问题,提出一种自适应的广度优先搜索算法。首先,基于视网膜血管的结构提出层次特征的概念并进行特征提取;然后,对分割的视网膜血管进行分析及处理,提取得到多个无向图子图;最后,使用自适应的广度优... 针对眼底图像中视网膜血管结构的划分问题,提出一种自适应的广度优先搜索算法。首先,基于视网膜血管的结构提出层次特征的概念并进行特征提取;然后,对分割的视网膜血管进行分析及处理,提取得到多个无向图子图;最后,使用自适应的广度优先搜索算法对每个子图中的层次特征进行分类。视网膜血管结构的划分问题被转化为层次特征的分类问题,通过对视网膜血管中的层次特征进行分类,包含这些层次特征的视网膜血管段的层次结构就可以被确定,从而实现视网膜血管结构的划分。该算法运用于公开的眼底图像数据库时具有良好的性能。 展开更多
关键词 眼底图像 层次特征 结构划分 血管分支 分类算法
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基于残差网络的糖网病自动筛查 预览
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作者 邹北骥 张子谦 +3 位作者 朱承璋 陈昌龙 刘佳 欧阳平波 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2019年第4期580-588,共9页
糖尿病视网膜病变(简称糖网病)是主要的致盲疾病之一,将导致患者视觉功能下降并最终失明.糖网病的及时治疗能够尽可能保存患者的视力,因此糖网病筛查具有十分重要的意义.为了解决糖网病自动筛查准确率较低的问题,提出一种多类别训练数... 糖尿病视网膜病变(简称糖网病)是主要的致盲疾病之一,将导致患者视觉功能下降并最终失明.糖网病的及时治疗能够尽可能保存患者的视力,因此糖网病筛查具有十分重要的意义.为了解决糖网病自动筛查准确率较低的问题,提出一种多类别训练数据下的残差网络糖网病筛查方法.首先通过收集、标定和整理眼底图数据,构建出一个新的糖网病眼底图数据集——MultiClassDR数据集,包含健康、患有糖网病和患有其他眼底疾病3种类别;然后针对高分辨率图像数据集构建残差网络模型,在ImageNet数据集和Kaggle糖网病检测数据集上对所提模型进行预训练,获得眼底图像的基本特征表达.在MultiClassDR数据集上训练及测试的结果表明,该模型进行糖网病筛查的平均准确率为87.2%;该方法能够提高模型的学习能力,增强模型进行糖网病自动筛查的性能. 展开更多
关键词 残差网络 眼底图像 糖网病筛查 MultiClassDR数据集
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基于区域建议策略的视盘定位方法 预览
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作者 汤一平 王丽冉 +2 位作者 何霞 陈朋 袁公萍 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第1期9-17,共9页
视盘定位对利用眼底图像进行眼科疾病的计算机辅助诊疗十分重要。提出一种基于区域建议策略的视盘定位方法。首先,将眼底图像从像素域映射到特征域,在得到的特征图上利用区域建议策略生成视盘的初始候选区域;然后,按照一定准则对候选区... 视盘定位对利用眼底图像进行眼科疾病的计算机辅助诊疗十分重要。提出一种基于区域建议策略的视盘定位方法。首先,将眼底图像从像素域映射到特征域,在得到的特征图上利用区域建议策略生成视盘的初始候选区域;然后,按照一定准则对候选区域进行采样,构建全连接层对其进行深层特征提取,并利用损失函数的约束实现候选区域的位置精修;最后,通过置信度阈值的过滤对视盘可见性进行判断,若视盘可见,则将置信度最大的候选区域中心作为该眼底图像的视盘坐标,从而实现视盘的正确定位。在3个公开的眼底图像数据库(DRIVE(40张)、MESSIDOR(1 200张)和STARE(400张))中进行实验,定位准确率分别为100%、99.9%和98.8%。实验证明,该方法能够实现视盘的准确、快速、鲁棒定位,优于现有的视盘定位方法,且预先进行视盘可见性的判断更符合实际应用的要求,能够辅助眼底疾病的诊断处理。 展开更多
关键词 视盘定位 区域建议策略 眼底图像 深度学习 卷积神经网络
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一种新颖的糖尿病视网膜病变渗出检测算法 预览
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作者 王伟 沈丹军 陆文斌 《电脑知识与技术:学术版》 2019年第3期197-199,共3页
基于眼底图像处理的糖尿病视网膜病变渗出的自动检测具有重要意义。这里提出了一种利用免散瞳数字眼底图像的基于形态学和支持向量机的检测渗出的方法。算法首先利用血管会聚检测出OD并且将其移除,通过背景分离技术和数学形态学找到可... 基于眼底图像处理的糖尿病视网膜病变渗出的自动检测具有重要意义。这里提出了一种利用免散瞳数字眼底图像的基于形态学和支持向量机的检测渗出的方法。算法首先利用血管会聚检测出OD并且将其移除,通过背景分离技术和数学形态学找到可能包含硬质渗出的区域,然后提取候选区域的各类特征,通过支持向量机实现渗出的分类。通过将自动检测结果与人工检测结果相对比,得到了四个评价指标分别为:灵敏度等于95.57%,特异性等于96.05%,准确率为95.49%,阳性检测值为95.43%,从而证明该算法适用于糖尿病视网膜病变渗出的自动检测。 展开更多
关键词 眼底图像 糖尿病视网膜病变 渗出检测 数学形态学 支持向量机
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带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割
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作者 鲁正 陈大力 薛定宇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2019年第5期827-835,共9页
目的医学图像的像素级标注工作需要耗费大量的人力。针对这一问题,本文以医学图像中典型的眼底图像视盘分割为例,提出了一种带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割算法。方法对传统卷积神经网络框架进行改进,根据视盘的结构特点设计新的... 目的医学图像的像素级标注工作需要耗费大量的人力。针对这一问题,本文以医学图像中典型的眼底图像视盘分割为例,提出了一种带尺寸约束的弱监督眼底图像视盘分割算法。方法对传统卷积神经网络框架进行改进,根据视盘的结构特点设计新的卷积融合层,能够更好地提升分割性能。为了进一步提高视盘分割精度,本文对卷积神经网络的输出进行了尺寸约束,同时用一种新的损失函数对尺寸约束进行优化,所提的损失公式可以用标准随机梯度下降方法来优化。结果在RIM-ONE视盘数据集上展开实验,并与经典的全监督视盘分割方法进行比较。实验结果表明,本文算法在只使用图像级标签的情况下,平均准确识别率(mAcc)、平均精度(mPre)和平均交并比(mIoU)分别能达到0.852、0.831、0.827。结论本文算法不需要专家进行像素级标注就能够实现视盘的准确分割,只使用图像级标注就能够得到像素级标注的分割精度。缓解了医学图像中像素级标注难度大的问题。 展开更多
关键词 弱监督学习 视盘分割 尺寸约束 卷积神经网络 眼底图像
基于IDA-RF眼底硬性渗出物的检测 预览
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作者 陶静 帅仁俊 吴梦麟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第19期223-227,234共6页
为了准确检测眼底图像中的硬性渗出物,降低糖尿病性视网膜病变引起的失明,提出了一种基于IDA-RF的眼底硬性渗出物的检测方法。对眼底图像预处理,提取渗出物候选区域。利用k-means初始种群,与万有引力搜索算法相结合,改变步长更新公式,... 为了准确检测眼底图像中的硬性渗出物,降低糖尿病性视网膜病变引起的失明,提出了一种基于IDA-RF的眼底硬性渗出物的检测方法。对眼底图像预处理,提取渗出物候选区域。利用k-means初始种群,与万有引力搜索算法相结合,改变步长更新公式,提出一种改进的蜻蜓算法(IDA)。IDA在寻优过程中对随机森林算法参数进行优化,并利用优化后的随机森林算法对渗出物候选区域分类,提取最终精确的硬性渗出物。该方法在公开的眼底图像数据库进行实验,与RF、DA-RF、GSA-RF相比,准确率达97.28%。实验表明,提出的方法能够准确检测硬性渗出物且鲁棒性能好。 展开更多
关键词 眼底图像 硬性渗出物 引力搜索 蜻蜓算法 随机森林算法
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眼底图像处理与分析中的关键技术研究 预览
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作者 吉浩 刘灵 +1 位作者 李璐 赵丹丹 《中国继续医学教育》 2018年第27期59-61,共3页
医学影像学及其相关技术在医学领域中应用广泛,并称为医学诊疗中的客观参考依据。眼底图像是医学图像研究领域的重要组成部分,其中,眼底位于内眼后部组织结构(视网膜、脉络膜、视神经和黄斑等)的统称。对图像进行有效的处理与分析,能够... 医学影像学及其相关技术在医学领域中应用广泛,并称为医学诊疗中的客观参考依据。眼底图像是医学图像研究领域的重要组成部分,其中,眼底位于内眼后部组织结构(视网膜、脉络膜、视神经和黄斑等)的统称。对图像进行有效的处理与分析,能够获得相关人体的眼睛及全身健康状况的大量信息。基于此,文章就眼底图像处理与分析中的关键技术展开研究,简要介绍了眼底结构特征,进一步论述了眼底图像配准方法,最后探究了眼底图像的预处理及分析,以期为提升相关疾病诊断与质量水平,提供一定的参考与借鉴。 展开更多
关键词 眼底图像 图像预处理 图像分析 图像配准 眼底结构 关键技术
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基于EM算法的眼底OCT图像反卷积去模糊技术 预览
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作者 闫芳 宋双 +3 位作者 连剑 任衍具 尹义龙 郑元杰 《数据采集与处理》 CSCD 北大核心 2018年第2期299-305,共7页
光学相干层析成像技术(Optical coherence tomography,OCT)在视网膜检查中十分重要,然而在获取OCT图像时眼球运动或者散焦作用都可能引起图像的模糊,从而为临床诊断造成困难。因此,从模糊OCT图像中恢复出清晰图像的去模糊技术研究... 光学相干层析成像技术(Optical coherence tomography,OCT)在视网膜检查中十分重要,然而在获取OCT图像时眼球运动或者散焦作用都可能引起图像的模糊,从而为临床诊断造成困难。因此,从模糊OCT图像中恢复出清晰图像的去模糊技术研究至关重要。本文结合OCT成像原理,提出了一种基于最大期望(Expectation-maximization,EM)算法的OCT图像反卷积技术。该技术能够在一定程度上抑制OCT模糊图像中异常值对复原图像的干扰,从而有效去除OCT图像中的模糊。将本文技术与多种现有广义图像去模糊技术进行了实验比较,结果表明本文提出的复原OCT图像的反卷积算法在眼底OCT图像去模糊的细节恢复方面效果较好。 展开更多
关键词 图像处理 光学相干层析成像(OCT) 图像去模糊 最大期望(EM)算法 眼底图像
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基于机器学习对眼底图像视网膜血管分割方法
18
作者 陆辉辉 夏海英 《广西物理》 2018年第2期13-16,共4页
眼底图像血管分割对于分析糖尿病视网膜病变具有重要意义。本文分析了U-net[1]的网络结构,搭建了U-net网络模型,实现了基于卷积神经网络的眼底图像血管分割。在DRIVE数据库上的实验结果表明,DRIVE眼底图像数据库细小血管多而杂,依靠人... 眼底图像血管分割对于分析糖尿病视网膜病变具有重要意义。本文分析了U-net[1]的网络结构,搭建了U-net网络模型,实现了基于卷积神经网络的眼底图像血管分割。在DRIVE数据库上的实验结果表明,DRIVE眼底图像数据库细小血管多而杂,依靠人眼分割极其困难,但U-net在对眼底图像血管分割上的特异性、灵敏度、准确率、处理速度等方面明显优于传统的眼底图像血管分割方法。 展开更多
关键词 血管分割 眼底图像 机器学习 视网膜 糖尿病
基于局部特征空间中智模糊C-均值聚类的视网膜血管分割 预览
19
作者 黄木连 《信息通信》 2018年第8期38-41,共4页
视网膜血管形态可以为眼底疾病的诊断和筛查提供依据。视网膜血管分割可看作把眼底图像像素分成血管点或非血管点的二分类问题。提出了基于局部特征空间中智模糊C-均值聚类的视网膜血管分割方法。该方法首先对原始图像进行预处理操作增... 视网膜血管形态可以为眼底疾病的诊断和筛查提供依据。视网膜血管分割可看作把眼底图像像素分成血管点或非血管点的二分类问题。提出了基于局部特征空间中智模糊C-均值聚类的视网膜血管分割方法。该方法首先对原始图像进行预处理操作增强图像,接着提取Hessian算子最大特征值,Frangi滤波,高斯匹配滤波,线形、Y形、T形模板以及B-COSFIRE滤波等特征构建了7维局部特征空间。再采用局部特征空间中智模糊C-均值聚类对图像中的每个像素进行分类而完成视网膜血管的分割。聚类后可得到确定类的血管点和背景点,还有少量不确定类的离群点和边界模糊点。对不确定类像素点通过局部区域阈值法将其归类到确定类,从而初步提取视网膜血管。最后再采用后处理面积阈值法得到最终的血管分割图。通过在DRIVE眼底数据库进行的测试,结果表明该方法分割血管连续性好,并能提取到较多的细小血管。 展开更多
关键词 眼底图像 视网膜血管分割 局部特征 中智模糊C-均值聚类
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基于混合模型的视网膜血管自动分割算法 预览
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作者 高卫红 吕莉莉 +1 位作者 徐小媚 方纯洁 《郑州大学学报:医学版》 北大核心 2018年第6期780-785,共6页
目的:构建基于混合模型的视网膜血管自动分割算法。方法和结果:混合模型算法流程包括4个步骤。首先,提取眼底图像的绿色分量图像以减少噪声影响(预处理);然后分别应用形态学模型和尺度空间模型对预处理后的眼底图像进行分割;将两种模型... 目的:构建基于混合模型的视网膜血管自动分割算法。方法和结果:混合模型算法流程包括4个步骤。首先,提取眼底图像的绿色分量图像以减少噪声影响(预处理);然后分别应用形态学模型和尺度空间模型对预处理后的眼底图像进行分割;将两种模型的分割结果进行融合;最后,利用区域生长法对融合结果进行迭代生长,得到视网膜血管的精分割结果。从眼底图像库DRIVE训练数据集与测试数据集中分别抽取20幅彩色眼底视网膜图像进行自动分割,分割的准确度、敏感度和特异度分别为0. 943 1、0. 657 7、0. 987 1。结论:混合模型算法克服了单一分割模型的局限性,能够获得较好的视网膜血管网络图像。 展开更多
关键词 视网膜血管分割 眼底图像 混合模型 区域生长
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