【摘 要】
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提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上
【机 构】
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中南大学信息科学与工程学院移动医疗教育部-中国移动联合实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(61173122);湖南省自然科学基金重点项目(12JJ2038);湖南省自然科学基金(09JJ6102);高等学校博士学科点专项科研基金资助课题(2013016,2120089);中央高校基本科研业务费专项资金资助(2012QNZT067)
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提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.9607,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断.
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