【摘 要】
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基于角膜测量仪器Corvis ST采集的图像视频,提出提取新特征参数以便准确区分正常角膜和圆锥角膜。首先对图像进行滤波、分割等预处理,检测角膜上下边界,并计算前角膜曲率值;
【机 构】
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复旦大学电子工程系,医学影像计算及计算机协助介入重点实验室,香港理工大学跨学科生物医学工程部门,首都医科大学附属北京同仁医院北京市眼科研究所,中国人民解放军总医院眼科系
【基金项目】
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国家973重点基础研究发展计划资助项目(No.2015CB755500);国家自然科学基金资助项目(No.61471125,No.81271052);香港理工大学内地联合监督计划资助项目(No.G-UB58)
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基于角膜测量仪器Corvis ST采集的图像视频,提出提取新特征参数以便准确区分正常角膜和圆锥角膜。首先对图像进行滤波、分割等预处理,检测角膜上下边界,并计算前角膜曲率值;用小波变换分析角膜曲率变化,获取与角膜运动趋势相关的特征,包括角膜运动的整体趋势和角膜振动的范数和标准差。然后,基于均方误差最小化法,提取特征参数,构建最优参数。最后,用支持向量机（SVM）对正常角膜和圆锥角膜进行分类。从频率的角度实施的实验显示角膜在基本运动趋势上存在着振动过程。此外,提出的参数优于形变幅度（DA）、峰值距离（PD）等
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