基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法

发布时间：2017-07-17 09:03

  本文关键词：基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法

  更多相关文章： 硬性渗出物检测 糖尿病视网膜病变 背景估计 相位一致性 支持向量机(SVM)

【摘要】：硬性渗出物是糖尿病视网膜病变(DR)的早期病症,是糖尿病性黄斑水肿的最主要表现,因此对硬性渗出物的准确检测具有重要的临床意义。提出一种基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法。首先通过背景估计,得到包含亮目标的前景图;然后利用基于Kirsch算子的边缘信息确定硬性渗出物的候选区域,再移除视盘;最后对候选区域进行形状特征、直方图统计特征以及相位特征的提取,采用SVM对候选区域进行分类,完成硬性渗出物的精确提取。对DIARETDB1和HEI-MED公共数据库中共248幅眼底图像进行实验,图像水平达到灵敏度97.3%和特异性90%,病灶水平达到灵敏度84.6%和阳性预测值94.4%。实验表明,所提出的方法能够实现眼底图像中硬性渗出物的自动检测。
【作者单位】： 天津工业大学电子与信息工程学院;天津医科大学眼科医院;天津医科大学代谢病医院;
【关键词】： 硬性渗出物检测 糖尿病视网膜病变 背景估计 相位一致性 支持向量机(SVM)
【基金】：天津市科技支撑计划重点项目(13ZCZDGX02100) 天津市应用基础与前沿技术研究计划一般项目(15JCYBJC16600)
【分类号】：R587.2;R770.4
【正文快照】： 引言糖尿病视网膜病变是糖尿病最严重的并发症,是成年人视力损伤甚至致盲的主要原因之一。硬性渗出物(hard exudates,HE)是糖尿病视网膜病变最重要的早期病症之一,是糖尿病性黄斑水肿等致盲眼病的重要讯号。因此,对HE进行有效的检测,对于视网膜病变的预防和及时治疗具有重要的

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本文编号：552827