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◇ 统计源期刊
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机构：
[1]首都医科大学附属北京同仁医院
首都医科大学附属北京同仁医院
首都医科大学附属同仁医院
[2]北京工业大学环境与生命学部
[3]北京工业大学校医院眼科
出处：
ISSN：
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
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。
第一作者：
第一作者机构：
[1]首都医科大学附属北京同仁医院
推荐引用方式(GB/T 7714)：
周梦颖,杨晓宇,邱媛,等.一种眼底图像出血点的检测算法[J].北京生物医学工程.2022,41(03):255-259.
