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目的:研究视网膜病变眼底图像中视盘的自动定位与分割。方法:收集Messidor数据库中1 200张眼底图,其中900张用于训练,300张用于测试;采用2个深度学习网络分别实现视盘在图像上的精确定位与分割,采用准确率、Dice系数、Jaccard系数、敏感性、特异性指标评估结果。结果:视盘定位准确率为100%,视盘分割准确率为97. 38%,平均Dice系数、Jaccard系数、敏感性、特异性为0. 919 4、0. 854 9、0. 995 9、0. 970 0,平均处理时间为0. 25 s。结论: