【摘 要】
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目的:构建基于混合模型的视网膜血管自动分割算法。方法和结果:混合模型算法流程包括4个步骤。首先,提取眼底图像的绿色分量图像以减少噪声影响(预处理);然后分别应用形态学
【基金项目】
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浙江省自然科学基金资助项目(LY16F10008,LQ16F020003);浙江省教育厅科研项目(Y201431354);浙江省重中之重一级学科科研开放基金资助项目(Yao2016018)
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目的:构建基于混合模型的视网膜血管自动分割算法。方法和结果:混合模型算法流程包括4个步骤。首先,提取眼底图像的绿色分量图像以减少噪声影响(预处理);然后分别应用形态学模型和尺度空间模型对预处理后的眼底图像进行分割;将两种模型的分割结果进行融合;最后,利用区域生长法对融合结果进行迭代生长,得到视网膜血管的精分割结果。从眼底图像库DRIVE训练数据集与测试数据集中分别抽取20幅彩色眼底视网膜图像进行自动分割,分割的准确度、敏感度和特异度分别为0. 943 1、0. 657 7、0. 987 1。结论:混合模型
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