特征组合和多模块学习的视网膜血管分割

• 作者: 陈晓云 陈莉
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜血管分割 特征组合 多模块学习 k-means
• 年，卷（期）: 2019,（17）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 214-220
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5550字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1805-0368

摘要

有监督的学习方法用于视网膜血管分割须以专家手动标记好的视网膜血管为标准,存在训练样本获取困难且训练时间长等不足.针对这些缺点,提出一种基于特征组合的多模块无监督学习方法,提取眼底图像素的不变矩、Hessian矩阵、相位一致性、Gabor小波变换、Candy边缘共18维特征向量,采用多模块k-means方法进行视网膜血管分割.实验结果表明,该方法简单,具有较好的准确度,且时间开销少.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈晓云	福州大学数学与计算机科学学院	76	590	13.0	21.0
2	陈莉	福建医科大学基础医学院	56	218	8.0	11.0