【摘 要】
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视网膜图像中视盘的分割对眼科疾病的确诊具有重要的指导作用.对此,提出一种新型的视网膜视盘分割方法,该方法主要包括三个步骤:首先,采用线性迭代算法将视网膜图像分割成更小的区块;其次,根据视盘的颜色、形状与亮度等特征对相邻区域进行归纳分类,并以此为基础建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型;最后,采用元胞自动机(Cellular Automata,CA)并行传播机制作为更新规则,实现对初始分类区域的迭代更新.为了验证该方法的有效性,开展大量对比实验.实验结果显示该方法性能优
【机 构】
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山东省立第三医院信息网络中心,山东 济南 250031
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视网膜图像中视盘的分割对眼科疾病的确诊具有重要的指导作用.对此,提出一种新型的视网膜视盘分割方法,该方法主要包括三个步骤:首先,采用线性迭代算法将视网膜图像分割成更小的区块;其次,根据视盘的颜色、形状与亮度等特征对相邻区域进行归纳分类,并以此为基础建立支持向量机(Support Vector Machine,SVM)模型;最后,采用元胞自动机(Cellular Automata,CA)并行传播机制作为更新规则,实现对初始分类区域的迭代更新.为了验证该方法的有效性,开展大量对比实验.实验结果显示该方法性能优良,在整个数据集上的平均图像处理时间仅为0.43 s.
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