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定向局部对比度文献资料
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基于定向局部对比度的眼底图像视盘检测方法
视盘作为眼底图像的一个重要特征,其自动检测方法在眼底病变图像分析中有着重要的作用.提出一种基于定向局部对比度滤波的方法,有效地提取眼底图像中的局部亮度区域;结合视盘区域的局部血管特征,选择定位出正确的视盘感兴趣区域;采用数学形态学方法和区域主动轮廓模型,可较准确地检测出视盘轮廓.对开放的STARE数据库上的81幅眼底图像进行测试,其中含31幅正常和50幅病变图像(含严重病理图像),用该方法正确检测出视盘73幅,准确率约为90.1％.结果表明,该方法有效地克服大块亮斑病灶对视盘检测的影响,且仅需提取粗血管,计算较为简单,说明了算法的有效性.
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糖尿病性视网膜病变图像黄斑水肿等级自动分析方法
糖尿病性黄斑水肿(DME)可以出现在糖尿病性视网膜病变(DR)的任何阶段,是导致糖尿病患者视力损伤的主要原因,因此DME自动分析是DR筛查的关键内容.依据DME国际临床分级标准,通过检测并判断硬性渗出(HEs)是否接近或涉及黄斑中心,可对眼底图像进行DME等级的自动分析.HEs检测选择基于现有的数学形态学方法的综合改进;黄斑中心定位则引入定向局部对比度滤波结合局部血管密度的新方法,可同步确定并去除视盘区域,以消除对HEs检测的影响,其中血管密度仅需提取粗血管网络.经开放的HEI-MED数据集中169幅眼底图像的测试,HEs检测在图像水平上获得100％敏感性和92.2％特异性;黄斑中心定位正确率98.2％;各DME等级评价正确率均在88％以上,具有重要的临床参考和应用价值.
