【摘 要】
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为了抑制视网膜不同结构特征之间的影响,提高视网膜微动脉瘤的检测精度,提出了一种基于特征相互关系的视网膜微动脉瘤提取算法.首先,对视网膜灰度图像进行均值滤波,检测圆形
【机 构】
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浙江中医药大学信息技术学院,东华大学信息科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（No.61203337）,浙江省自然科学基金资助项目（No.LQ12F01004）,浙江中医药大学校级科研基金资助项目（No.2012ZY18）
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为了抑制视网膜不同结构特征之间的影响,提高视网膜微动脉瘤的检测精度,提出了一种基于特征相互关系的视网膜微动脉瘤提取算法.首先,对视网膜灰度图像进行均值滤波,检测圆形边界和视盘,并构建视盘掩模.然后,对视网膜绿色分量图像自适应直方图均衡化,利用Canny方法提取边缘,移除图像圆形边界并填充封闭的小面积对象.最后,考虑不同特征之间的相互关系,消除较大面积对象后进行”逻辑与”运算移除视网膜渗出物、血管和视盘,得到视网膜微动脉瘤图像.实验结果表明：该算法能够有效提取视网膜眼底图像中的微动脉瘤,其敏感度、特异性、阳
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