眼底图像中硬性渗出自动检测方法的对比

• 作者: 沈建新 王玉亮 高玮玮
• 来源期刊: 南京航空航天大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 眼底图像 硬性渗出 数学形态学 RBF神经网络 自动检测
• 年，卷（期）: 2013,（1）
• 页码范围: 55-61
• 页数: 7页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 5716字
• 语种: 中文

摘要

为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用Otsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上不仅提出采用后处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较.与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高；在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高；结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	沈建新	南京航空航天大学机电学院	166	1369	18.0	29.0
2	王玉亮	南京航空航天大学机电学院	18	226	9.0	15.0
3	高玮玮	南京航空航天大学机电学院	8	87	7.0	8.0