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目的·评估监督机器学习算法自动化检测标准七视野眼底彩色照相中微动脉瘤病灶的准确性及检测效率。方法·采集录入2014—2016年于上海交通大学附属第一人民医院眼科门诊就诊的44例糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)患者的标准七视野眼底彩色照相图像616幅。通过组合应用包括图像预处理、双窗口滤波器、支持向量机等5个关键步骤,对微动脉瘤病灶实现自动化检测,同时与眼科专科医师的手工标记进行比对,评估自动化算法对微动脉瘤病灶识别的准确性及检测效率。结果·