研究目的
利用蝙蝠算法和随机森林分类器研究视网膜血管的自动提取方法，用于视网膜疾病的医学分析。
研究成果
基于蝙蝠算法和随机森林分类器的视网膜血管分割方法具有高灵敏度和准确性，优于现有方法。该方法对各类成像问题具有鲁棒性，并在动脉静脉分类等未来扩展应用中展现出良好前景。
研究不足
该方法可能因血管与微动脉瘤和出血等红色病变区域强度相同而在这些区域失效。
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受蝙蝠算法启发的视网膜血管分割
DOI：10.1049/iet-ipr.2017.1266
期刊：IET Image Processing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:21
摘要：
视网膜血管的自动提取是视网膜疾病医学分析中的关键步骤。本研究提出的视网膜血管分割方法基于蝙蝠算法（BAT）和随机森林分类器，通过提取包含局部特征、相位特征和形态特征的40维特征向量，并利用蝙蝠算法筛选出使分类器误差最小化的最优特征集。所选特征也被证实为分类过程中的主导特征。通过在公开数据库（如血管提取数字视网膜图像库和视网膜结构分析数据库）上的测试，验证了该方法的性能。由于该方法能准确识别血管，因此具有高度敏感性——基于蝙蝠算法的方案实现了约82.85%的敏感度和95.34%的准确率。
作者：
Vallikutti Sathananthavathi，Ganesan Indumathi
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