【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，并且测试表明该算法在配备3.4 GHz Intel Pentium 4，2 GB的RAM的计算机上，可以在大约2秒钟内估算出质量分数。这项工作的一部分已发表在Giancardo等人的文章中。（Giancardo et al. (2008, 2010b)）。

3.1检测

现有的估计图像质量的算法有基于黄斑区域中可见血管的长度(Fleming等人，2006），或参考图像的边缘和亮度(Lee和Wang，1999；Lalonde等人，2001)。另一种方法使用采用多尺度滤波器组响应的无监督分类器(Niemeijer等人，2006)。这些方法的缺点是它们没有考虑视网膜图像中特殊的结构，或者算法运行时间长。更多详情参见第2.2.5节。

3.2方法

提出的质量保证目标是:对不同种

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