研究目的
开发用于糖尿病视网膜病变中渗出物早期检测的计算机辅助自动诊断（CAD）系统，以预防失明。
研究成果
基于Gabor滤波器的边缘分割算法比基于区域的分割方法效果更优，其灵敏度达82.61%，特异度为92.31%，准确率达87.75%，AUC值为0.88。未来工作将通过特征选择和参数优化来提高分类器准确率。
研究不足
形态学算子的结构元素和尺寸必须谨慎选择。Gabor滤波器参数的选择耗时较长。SVM分类器需要合适的训练集和参数优化。
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[IEEE 2018年国际计算、通信与信息学进展会议（ICACCI） - 印度班加罗尔（2018.9.19-2018.9.22）] 2018年国际计算、通信与信息学进展会议（ICACCI） - 糖尿病视网膜病变渗出物检测
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[IEEE 2018年国际计算、通信与信息学进展会议（ICACCI） - 印度班加罗尔（2018.9.19-2018.9.22）] 2018年国际计算、通信与信息学进展会议（ICACCI） - 糖尿病视网膜病变渗出物检测
DOI：10.1109/ICACCI.2018.8554923
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
糖尿病视网膜病变（DR）是一种影响人类视网膜的眼部异常，正逐渐成为可预防性失明的主要原因之一。全球数据显示，近4.8%的失明病例由DR导致。其早期症状包括微动脉瘤、渗出物和出血的形成。早期发现DR可挽救糖尿病患者的视力，而人工诊断需要耗费大量时间精力进行确认。本文开发了一种计算机辅助自动诊断系统（CAD）来解决该问题。该方法采用基于边缘的分割技术，相比基于区域的方法能更精准地分割视盘和血管，随后提取最可能的渗出物区域，通过特征提取和分类器阶段来检测渗出物的存在。该系统在DIARETDB数据集上实现了82.61%的灵敏度、92.31%的特异度以及87.75%的准确率。
作者：
Natarajan Chidambaram，Devi Vijayan
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