【摘 要】
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硬性渗出物是糖尿病视网膜病变（DR）的早期病症,是糖尿病性黄斑水肿的最主要表现,因此对硬性渗出物的准确检测具有重要的临床意义。提出一种基于背景估计和SVM分类器的眼底图像
【机 构】
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天津工业大学电子与信息工程学院,天津医科大学眼科医院,天津医科大学代谢病医院
【基金项目】
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天津市科技支撑计划重点项目（13ZCZDGX02100）, 天津市应用基础与前沿技术研究计划一般项目（15JCYBJC16600）
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硬性渗出物是糖尿病视网膜病变（DR）的早期病症,是糖尿病性黄斑水肿的最主要表现,因此对硬性渗出物的准确检测具有重要的临床意义。提出一种基于背景估计和SVM分类器的眼底图像硬性渗出物检测方法。首先通过背景估计,得到包含亮目标的前景图;然后利用基于Kirsch算子的边缘信息确定硬性渗出物的候选区域,再移除视盘;最后对候选区域进行形状特征、直方图统计特征以及相位特征的提取,采用SVM对候选区域进行分类,完成硬性渗出物的精确提取。对DIARETDB1和HEI-MED公共数据库中共248幅眼底图像进行实验,图像水平
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