【摘 要】
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目的:高质量的荧光素眼底血管造影图像（Fluorescein Angiography of the Fundus,FFA）是诊断和治疗眼底疾病的先决条件,FFA图像质量评价是计算机辅助诊断的基础。如何准确客观地对FFA图像质量进行评价及结合评价做进一步诊断与治疗,具有重要的临床实用价值。本研究从亮度,对比度,聚焦度和遮挡四个方面,运用机器学习领域的支持向量机对图像进行客观质量评价,筛选具有重要临床
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目的:高质量的荧光素眼底血管造影图像（Fluorescein Angiography of the Fundus,FFA）是诊断和治疗眼底疾病的先决条件,FFA图像质量评价是计算机辅助诊断的基础。如何准确客观地对FFA图像质量进行评价及结合评价做进一步诊断与治疗,具有重要的临床实用价值。本研究从亮度,对比度,聚焦度和遮挡四个方面,运用机器学习领域的支持向量机对图像进行客观质量评价,筛选具有重要临床意义的FFA图像,提高临床工作效率,减轻医师的工作量。方法:本研究收集了从2018年2月至2018年10月期间在浙江大学附属第二医院眼科中心拍摄的1000幅荧光素眼底血管造影图像,这些图像来自81名糖尿病性视网膜病变的患者。我们采用独立双盲计分制,隐去FFA图像的临床资料及其他检查结果,三位眼科医生对于每幅眼底图像各自进行评分,互不干扰。基于图像亮度、对比度、聚焦度和遮挡四个方面提取图像特征,然后训练支持向量机分类器以评估FFA图像质量。结果:我们采用大样本的临床FFA图像数据验证了SVM算法在FFA图像质量评价中性能。准确度分别为:亮度87.2%,对比度85.5%,聚焦度87.7%,遮挡82.7%。结论:本研究构建了一种基于机器学习领域SVM算法的FFA图像质量评价系统,以此实现FFA图像质量的客观评价,具有较高的质量评价准确率,从而辅助医生筛选具有重要临床诊断价值的FFA图像,减轻医师的工作量,并为构建基于FFA图像的智能化眼底疾病辅助诊断系统打下基础。
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