| 眼底图像中硬性渗出自动检测方法的对比 |
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| 引用本文： | 高玮玮,沈建新,王玉亮.眼底图像中硬性渗出自动检测方法的对比[J].南京航空航天大学学报,2013,45(1):55-61. |
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| 作者姓名： | 高玮玮 沈建新 王玉亮 |
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| 作者单位： | 南京航空航天大学机电学院 |
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| 基金项目： | 国家高技术研究发展计划(“八六三”计划)(2006AA020804)资助项目;中央高校基本科研业务费专项(NJ20120007)资助项目;江苏省科技支撑计划(BE2010652)资助项目;江苏省普通高校研究生科研创新计划(CXLX11-0218)资助项目 |
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| 摘 要： | 为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用O tsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上不仅提出采用后处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较。与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高;在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高;结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优。
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| 关 键 词： | 眼底图像 硬性渗出 数学形态学 RBF神经网络 自动检测 |
Comparative Approaches for Automated Detection of Hard Exudates in Fundus Images |
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| Gao Weiwei,Shen Jianxin,Wang Yuliang.Comparative Approaches for Automated Detection of Hard Exudates in Fundus Images[J].Journal of Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,2013,45(1):55-61. |
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| Authors: | Gao Weiwei Shen Jianxin Wang Yuliang |
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| Institution: | (College of Mechanical and Electrical Engineering,Nanjing University of Aeronautics & Astronautics,Nanjing,210016,China) |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | |
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