10.19557/j.cnki.1001-9944.2021.04.018
基于图像处理的硬性渗出检测算法研究
眼底图像的硬性渗出(HEs)检测算法,为眼科医生提供高效的计算机诊断辅助,具有重要的研究意义.该文提出了一种基于形态学图像处理和分类算法相结合的HEs检测算法.该算法先对眼底图像进行预处理,剔除眼底图像中的血管和视盘,然后采用形态学和阈值分割提取出HEs候选区域,最后用经过粒子群优化算法(PSO)优化后的支持向量机(SVM)精确分类出HEs和非HEs.该算法在DIARETDB1数据库上进行实验,结果取得了基于病灶的灵敏性和阳性预测值分比为95.14%和93.82%,基于图像的灵敏性、特异性和准确率分别为100%、97.31%和97.83%,表明该算法可对HEs进行精确检测.
图像处理、硬性渗出、粒子群优化算法、支持向量机
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TP39(计算技术、计算机技术)
2021-04-28(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
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