糖尿病视网膜病变眼底图像分类方法

• 作者: 冯娟娟 刘维湘 廖瑞端 梁平 汪天富 熊彪
• 来源期刊: 深圳大学学报（理工版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像处理 眼底图像 糖尿病视网膜病变 计算机辅助诊断 自动检测 图像分类
• 年，卷（期）: 2017,（3）
• 所属期刊栏目: 电子与信息科学
• 页码范围: 290-299
• 页数: 10页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 11278字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3724/SP.J.1249.2017.03290

摘要

评述糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)眼底图像自动分类方法的研究进展.介绍基于局部病灶的分类方法和基于全局图像的分类方法.其中,基于局部病灶的分类方法主要是渗出物、出血点和微血管瘤病灶的检测,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息进行DR分类;基于全局图像的分类方法是对图像全局特征信息进行分类.分析了常用数据集、各类方法优缺点和分类性能,指出尽管DR眼底图像自动分类已经有大量研究,但实现一个通用的DR自动分类系统在数据数量与质量、分类方法和系统性能等方面还有一定挑战.