基于IHBMO-RF的眼底硬性渗出物检测
随着社会经济的发展,糖尿病视网膜病变患者越来越多,为了减少患者的致盲率,早期诊断至关重要.其中眼底硬性渗出物的检测是诊断的重要环节,传统的检测方法受到主观因素的影响,准确度不高且效率较低,为了辅助医生进行检测,本文提出了一种基于IHBMO-RF算法的眼底硬性渗出物的检测算法,通过引入佳点集原理对蜂群进行初始化,不但能保持蜂群的多样性,而且还能加快蜂群的收敛速度,解决了机器学习中面临的局部最优的困境.在公开的眼底数据库DiaretDB1下进行实验显示,本文使用的算法准确率达到了95.4%,与现有研究对比,取得了较好的效果,对辅助检测眼底硬性渗出物具有一定的意义.
糖尿病视网膜病、硬性渗出物、蜜蜂交配优化算法、佳点集原理、全局最优、人工智能、特征提取
31
R774.1;R587.2;TP391.41
2022-06-22(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
259-264