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一种眼底图像出血点的检测算法
文献摘要：
目的 提出一种基于灰度检测和形态学重构的出血点(hemorrhages,HA)自动检测算法,以提高糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)眼底图像的质量和灵敏度.方法 对预处理后的图像进行灰度阈值分割,保留并提取出HA和血管特征,再利用形态学方法去除血管并消除图像边缘假阳性区域,形成新算法.用新算法测试公开数据库DIARETED1中的50幅图像(45幅HA病变图像,5幅正常图像),与专家人工判断结果进行比对验证.结果 该算法的灵敏度(sensitivity,SE)和特异性(specificity,SP)分别为93.33％和80.00％.结论 该算法可提升眼底图像质量和灵敏度,在不借助医生经验的条件下完成快速判定,很大程度提高了筛查的效率.
文献关键词：
糖尿病视网膜病变;眼底图像;出血点检测;灰度检测;形态学重构
中图分类号：
作者姓名：
周梦颖;杨晓宇;邱媛;杨春兰;刘冰
作者机构：
首都医科大学附属北京同仁医院 北京 100730;北京工业大学环境与生命学部 北京 100124;北京工业大学校医院眼科 北京 100124
文献出处：
引用格式：
[1]周梦颖;杨晓宇;邱媛;杨春兰;刘冰-.一种眼底图像出血点的检测算法)[J].北京生物医学工程,2022(03):255-259
A类：
灰度检测,形态学重构,DIARETED1,出血点检测
B类：
眼底图像,检测算法,hemorrhages,HA,自动检测,高糖,糖尿病视网膜病变,diabetic,retinopathy,DR,灰度阈值,阈值分割,血管特征,形态学方法,图像边缘,假阳性,新算法,算法测试,比对验证,sensitivity,SE,specificity,SP,图像质量,下完
AB值：
0.27373
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