邻域约束模型的眼底图像硬性渗出聚类检测方法

作     者：曹新容 林嘉雯 薛岚燕 余轮 Cao Xinrong;Lin Jiawen;Xue Lanyan;Yu Lun

作者机构：福州大学物理与信息工程学院福州350116 福建省信息处理与智能控制重点实验室(闽江学院)福州350121 

基　　金：国家自然科学基金(61772254) 闽江学院福建省信息处理与智能控制重点实验室开放基金(MJUKF-IPIC201811) 

出 版 物：《计算机辅助设计与图形学学报》 (Journal of Computer-Aided Design & Computer Graphics)

年 卷 期：2018年第30卷第11期

页      码：2093-2100页

摘      要：硬性渗出是糖尿病视网膜病变的重要表现和诊断依据.针对硬性渗出检测容易受到图像背景和噪声干扰的问题,提出基于邻域约束模型的眼底图像硬性渗出聚类检测方法.首先设定检测区域,结合区域像素的灰度和空间信息定义目标检测函数,通过迭代计算完成图像的聚类分割;然后计算邻域的灰度差异,将最大灰度变化作为相似性判决的约束条件,进而判定每个聚类图像是否属于硬性渗出.在公开的眼底图像数据库上进行实验的结果表明,该方法能有效地识别和检测眼底图像中可能存在的硬性渗出,对正常图像的判断正确率达到90%,对存在病变图像的检测灵敏度和阳性预测值分别达到79%和81%,有助于眼底疾病的计算机辅助诊断.

主 题 词：眼底图像 硬性渗出 聚类检测 邻域约束模型 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0811[工学-水利类] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3724/SP.J.1089.2018.17111

馆 藏 号：203393922...