研究目的
设计并运行一个计算机辅助决策系统,根据患者需求从角膜地形图和像差图像出发,利用RGB和HSI色彩空间及决策树算法,优选最佳屈光手术方案。
研究成果
作者开发了该计算机辅助诊断系统的软件。其图形界面友好易用。该计算机辅助检测系统从经典的角膜地形图和像差图像出发,在获取RGB和HSI值后运用分类技术决策树,能高精度地选择屈光手术方案、视力矫正百分比、切削量及剩余基质层厚度。图像与患者个人信息共同存储于数据库中。该软件包含图像处理???、数据库和决策树。
研究不足
该系统的准确率为71.06,通过添加新的彩色图像处理可能会提高。
1:实验设计与方法选择:
本研究纳入124名拟接受准分子激光屈光手术的患者(共248只眼),排除糖尿病或胶原病等全身性疾病患者。研究采用RGB和HSI色彩空间及决策树算法进行图像处理与分类。
2:样本选择与数据来源:
患者均接受常规屈光手术筛查与检查,包括裸眼视力测定、屈光度检测、使用Orbscan II角膜地形图仪(博士伦)进行角膜地形分析,以及通过波前传感器(Zywave,博士伦)检测像差。
3:实验设备与材料清单:
Orbscan II角膜地形图仪(博士伦)、波前传感器(Zywave,博士伦)。
4:实验流程与操作步骤:
系统分析患者角膜地形图及像差图像并进行识别,输出包含四种最佳可能诊断结果的排序响应(按效果优劣排列),同时提供每种屈光手术方案的视力矫正百分比、切削量及剩余基质层厚度数据。
5:数据分析方法:
采用决策树算法进行分类,通过if-then规则尝试确定最小化识别规则。
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