【摘 要】
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在青光眼诊断中,眼底照和光学相干断层扫描(OCT)是最主要的两种眼科检查手段。对于眼底照和OCT图像数据,首先设计基于专家知识的机器学习算法,提取杯盘比曲线和视神经纤维层
【机 构】
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北京化工大学理学院,北京儿童医院眼科
【基金项目】
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国家自然科学基金(11571031)
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在青光眼诊断中,眼底照和光学相干断层扫描(OCT)是最主要的两种眼科检查手段。对于眼底照和OCT图像数据,首先设计基于专家知识的机器学习算法,提取杯盘比曲线和视神经纤维层厚度曲线的尺度和形态特征,进而提出一种基于Dempster-Shafer(DS)证据推论的多视图集成学习方法,利用支持向量机(SVM)和逻辑回归进行青光眼预测。在一个真实数据集合上,对所提方法的预测性能进行了评估实验,结果表明,本文算法与眼科专家出具的诊断结果高度一致,并且比已有算法有更好的敏感性、特异性和更高的预测准确率。
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