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为构建糖尿病视网膜病变(DR)自动筛查系统,依据新的糖尿病视网膜病变国际临床分型标准,提出了一种基于微动脉瘤(MAs)和视网膜内出血(HAs)自动检测的非增生性糖尿病视网膜病变(NPDR)图像分型方法.首先在红色通道上利用自适应阈值、形态学技术及区域主动轮廓模型对视盘中心进行精确定位;再者,在绿色通道预处理及现有算法改进的基础上,提出了一种新的基于Radon变换的方法对HAs和MAs进行识别,有效地抑制了血管或背景纹理的干扰,算法不依赖于血管的分割,也无需多尺度匹配滤波器.实验选取了120幅高分辨率的NPDR图像,对HAs和MAs的检测均得到较高的灵敏度和特异性,在各分型上准确率都达到了85％以上,不存在漏诊的情况.算法稳定,具有较高的实用价值.
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仪器仪表学报
ISSN： 0254-3087
CN： 11-2179/TH
Year： 2014
Issue： 1
Volume： 35
Page： 59-67
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