研究目的
提出一种用于视网膜图像中视盘检测和边界分割的稳健方法，这是开发青光眼计算机辅助诊断系统的初步步骤。
研究成果
该方法在视盘检测与边界提取方面相较于现有方法有显著提升，在多个数据库中均实现了高成功率与空间重叠率。
研究不足
摘要中未明确提及。
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利用圆形霍夫变换和Grow Cut算法对视网膜图像中的视盘进行定位与分割
DOI：10.7717/peerj.2003
期刊：PeerJ
出版年份：2016
更新时间：2025-09-10 09:29:36
摘要：
自动视网膜图像分析已成为早期检测青光眼和糖尿病视网膜病变等眼部疾病的重要诊断工具。本文提出了一种稳健的视盘检测与边界分割方法，可作为开发视网膜图像青光眼计算机辅助诊断系统的初步步骤。该方法基于形态学运算、圆形霍夫变换及生长切割算法：通过形态学算子增强视盘并去除视网膜血管及其他病灶；采用圆形霍夫变换近似定位视盘中心；运用生长切割算法精确分割视盘边界。我们在五个公开视网膜数据库（DRIVE、DIARETDB1、CHASE_DB1、DRIONS-DB、Messidor）及本地Shifa医院数据库上进行了定量评估。除DRIONS-DB（99.09%）、Messidor（99.25%）和ONHSD（99.00%）数据库外，该方法在其他数据库均实现100%的视盘检测成功率；视盘边界检测的平均空间重叠率分别为78.6%、85.12%、83.23%、85.1%、87.93%、80.1%和86.1%。该方法在视盘检测与边界提取方面较现有方法有显著提升。
作者：
Muhammad Abdullah，Muhammad Moazam Fraz，Sarah A. Barman
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