5.微血管瘤分割

微小动脉瘤的定位是DR自动检测的关键环节。在本章中，我们提出了一种新的基于Radon变换的微动脉瘤分割技术，该技术能够在无需任何视网膜形态特征先验知识的情况下，通过最少的图像预处理来识别这些病变。该算法已在视网膜病变在线(ROC)咨询公共数据集上进行了评估，其性能与当前最佳技术进行了比较。该性能在低假阳性率下表现尤为出色，是糖尿病视网膜病变筛查系统的理想候选者。部分工作已在Giancardo等人的著作中发表 (2010a，2011b)。

Giancardo（2010）Microaneurysms detection with the radon cliff operator in retinal fundus images.

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【阅读论文】第四章--分割渗出--博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病
4.渗出分割在本章中,介绍了两种新的检测渗出物的方法,这两种方法不使用监督学习:因此,它们不需要标记的病变训练集,这些训练集可能创建起来耗时.难以获得并且容易出现人为错误.介绍了HEI-MED数据集 ...
【阅读论文】第六章--计算机辅助检测--博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病
6.计算机辅助检测在本章中,我们介绍了通过先前介绍的病灶分割技术来自动检测DME和DR的方法.为了评估算法,使用了三个公共数据集:HEI-MED.MESSIDOR和DIARETDB1数据集.介绍了交 ...
【阅读论文】博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病--第二章
[阅读论文]博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病 (1)评估和改善图像质量,(2)病变分割,(3)眼底病诊断 (1):ELVD质量指标利用脉管系统和基于颜色的特征对数字图像的质量进 ...
【阅读论文】第七章--多图重建的黄斑肿大检测--博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病
7.多图重建的黄斑肿大检测在本章中,我们提出了一种新的技术,使用未校准的多视图眼底图像来分析黄斑肿胀.这项创新使眼科医生能够使用便宜的眼底照相机远程检测和定量测量肿胀区域.该功能在单个图像中不可用, ...
【阅读论文】博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病--第三章--QA
3.质量评估在本章中,提出了以0到1的分数来自动判断图像质量的方法.该方法使用了各种描述符,其中包括一组新的特征,这些特征与查看或解决方案以间接描述患者血管的形态.C ++开发了完整算法的实现,并且 ...
【阅读论文】第八章--多图像的质量增强--博-自动化眼底图像分析技术可筛查糖尿病患者的视网膜疾病
8.多图像的质量增强在本章中,我们提出了一种技术,该技术采用多幅眼底图像来获得单个更高质量的图像,去除了神经纤维层(NFL)或相机镜头相关的反射伪影的影响,补偿了次优照明.去除亮伪影,对于自动或手动 ...
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