基于多尺度匹配滤波和集成学习的眼底图像微脉瘤检测

被引：8

作者：

彭英辉 ^{[1
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]}

张东波 ^{[1
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沈奔 ^{[1
,2
]}

机构：

[1] 湘潭大学信息工程学院

[2] 智能计算与信息处理教育部重点实验室(湘潭大学)

来源：

计算机应用 | 2013年 / 33卷 / 02期

关键词：

糖尿病性视网膜病变; 眼底图像; 神经网络集成; 匹配滤波; 微脉瘤检测;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

针对微脉瘤的灰度分布特性,提出一种新的微脉瘤检测算法。首先通过多尺度匹配滤波筛选出候选微脉瘤病变点,并作为种子点利用区域生长技术分割出病变区域;然后提取病变区域特征向量;最终采用Adaboost神经网络集成分类器检测真实的微脉瘤病变。在公开的ROC数据集测试表明,所提方法检测的平均正确率达到40.92%,优于以往的双环滤波和形态学方法。

引用

页码：543 / 546+566 +566

页数：5