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，用于实验。我们使用该数据集评估我们的算法，并将我们的结果与文献中最近的两种渗出物分割算法进行比较。在所进行的测试中，我们的算法在计算时间上减少了一个数量级，性能更好或相当。部分工作已在Giancardo等人的著作中发表。

Giancardo：Automatic retina exudates segmentation without a manually labelled training

4.1介绍

在本章中，介绍了一种新的渗出物分割方法的两种变体，这种方法属于阈值方法的范畴，不需要监督学习(参见第2.3.2节)。我们介绍了一种对眼底图像进行归一化的新方法，并直接将我们的方法与Sopharak(2008) 等人基于形态学的技术的算法和另一种Sanchez（2009）等人基于阈值的技术进行比较。在第4.2节中，我们介绍了用于测试算法的新公共数据集；第4.

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