【摘 要】
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目的 提出一种基于灰度检测和形态学重构的出血点（hemorrhages,HA）自动检测算法，以提高糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy, DR）眼底图像的质量和灵敏度。方法 对预处理后的图像进行灰度阈值分割，保留并提取出HA和血管特征，再利用形态学方法去除血管并消除图像边缘假阳性区域，形成新算法。用新算法测试公开数据库DIARETED1中的50幅图像（45幅HA病变图像，5幅
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目的 提出一种基于灰度检测和形态学重构的出血点（hemorrhages,HA）自动检测算法，以提高糖尿病视网膜病变（diabetic retinopathy, DR）眼底图像的质量和灵敏度。方法 对预处理后的图像进行灰度阈值分割，保留并提取出HA和血管特征，再利用形态学方法去除血管并消除图像边缘假阳性区域，形成新算法。用新算法测试公开数据库DIARETED1中的50幅图像（45幅HA病变图像，5幅正常图像）,与专家人工判断结果进行比对验证。结果 该算法的灵敏度（sensitivity, SE）和特异性（specificity, SP）分别为93.33%和80.00%。结论 该算法可提升眼底图像质量和灵敏度，在不借助医生经验的条件下完成快速判定，很大程度提高了筛查的效率。
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