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彩色盘周眼底图的豹纹状眼底自动分级算法

Automatic Grading of Tessellated Fundus in Retinal Images

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收录情况: ◇ 统计源期刊 ◇ 北大核心 ◇ CSCD-C ◇ EI

机构: [1]北京理工大学信息与电子学院 [2]北京同仁医院北京市眼科研究所
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关键词: 豹纹状眼底 脉络膜血管 眼底图 自动分级

摘要:
豹纹状眼底常出现在近视眼与老年性退化的眼底中,它是临床上诊断视网膜-脉络膜病变的重要参考.为了辅助近视眼等疾病的临床诊断,提出基于脉络膜血管提取的盘周豹纹状眼底自动分级算法.首先根据所提取的感兴趣区域的直径将眼底图尺寸归一化,以适用于不同分辨率的彩色眼底图;然后基于主成分分析法对视盘中心进行定位,并以视盘中心为中心将眼底图分为上、下、鼻和颞4个象限;再提出描述脉络膜血管透见程度的3类特征:红色通道中的亮度均值、脉络膜血管面积比例以及脉络膜血管密度,并依次对4个象限进行特征提取;最后应用基于信息增益率的C4.5决策树算法将每个象限脉络膜血管透见程度分为03级,并将4个象限的分级结果累计,将豹纹状眼底自动分为无、轻度、中度和重度4个级别.用文中算法测试了130幅眼底图,豹纹状眼底自动分级的平均一致率可达84.7%;实验结果表明,该算法能较有效地实现豹纹状眼底的自动分级,为诊断与豹纹状眼底相关的疾病提供量化描述依据.

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第一作者机构: [1]北京理工大学信息与电子学院
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