基于眼底图像的糖尿病视网膜病变分类系统设计

作     者：许梦莹 李振伟 杨晓利 贾蒙丽 XU Meng-ying;LI Zhen-wei;YANG Xiao-li;JIA Meng-li

作者机构：河南科技大学医学技术与工程学院河南洛阳471023 河南大学生命科学学院河南开封475001 

基　　金：河南省科技发展计划资助项目(202102310534) 

出 版 物：《计算技术与自动化》 (Computing Technology and Automation)

年 卷 期：2021年第40卷第3期

页      码：116-121页

摘      要：针对眼底图像,设计了一个糖尿病视网膜病变(Diabeticretinopathy,DR)分类系统,通过对视网膜血管图像进行定量分析来实现对DR病程的分类。采用Messidor数据集的眼底照片图像,这个数据集共包含100个研究项目,其中32张未患DR的眼底照片,24张患NPDR。根据数据集中DR患者和非DR人群的眼底图像以及眼科专家的分类结果,利用数字图像处理技术分析特征值的统计意义,判断该图像所反映的DR病程。预处理为提取特征值前的图像增强、主像素成分分析、匹配滤波以及Gabor滤波,对预处理后的图像进行直径、角度和分形维数等特征值提取。最终结果展示了直径、角度和分形维数的准确率达到了93%、96%、81.8%,提供有效的辅助诊断手段。糖尿病视网膜病变的特征值分析包括直径、角度和分形维数准确率较高。对于缺乏医疗条件的地区很有价值。

主 题 词：眼底图像 糖尿病视网膜病变 滤波 特征提取 

学科分类：08[工学] 0835[0835] 081202[081202] 0812[工学-测绘类] 

D　O　I：10.16339/j.cnki.jsjsyzdh.202103021

馆 藏 号：203105018...