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邻域约束模型的眼底图像硬性渗出聚类检测方法: 收藏
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引用; 《计算机辅助设计与图形学学报》2018年第11期30卷 2093-2100页; 作者：曹新容林嘉雯薛岚燕余轮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; 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...; 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.; 来源：详细信息评论

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