研究目的
研究一种特定草药对某种疾病的治疗效果。
研究成果
所提出的计算机辅助诊断系统在使用OCTA图像检测糖尿病视网膜病变早期迹象方面展现出高准确性，有潜力协助眼科医生进行早期诊断和治疗。未来工作包括识别更多特征以增强诊断能力，并将该系统应用于其他视网膜疾病。
研究不足
该研究聚焦于利用OCTA图像对糖尿病视网膜病变进行早期检测，但可能未涵盖该疾病的所有阶段。系统性能是在特定数据集上评估的，其对于其他数据集或人群的普适性未作讨论。
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[IEEE 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 中国北京(2018年8月20日至24日)] 2018年第24届国际模式识别会议(ICPR) - 基于视网膜血管和黄斑无血管区局部分析的OCTA图像糖尿病视网膜病变早期诊断
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DOI：10.1109/icpr.2018.8546250
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
本文介绍了一种利用光学相干断层血管成像（OCTA）图像检测糖尿病视网膜病变（DR）早期迹象的诊断系统。我们开发了一种分割技术，能够从视网膜浅层和深层图谱中提取血管。该技术基于高阶联合马尔可夫-吉布斯随机?。∕GRF）模型，结合了视网膜血管的当前特征与空间外观信息。为训练/测试支持向量机（SVM）分类器，我们从分割图像中提取了三个局部特征：视网膜血管密度与外观，以及无血管区（FAZ）的距离图。随后采用线性核SVM区分亚临床期DR患者与正常病例。通过105名受试者验证，该计算机辅助诊断（CAD）系统总体准确率（ACC）达97.3%，Dice相似系数（DSC）为97.9%。
作者：
Nabila Eladawi，Mohammed Elmogy，Luay Fraiwan，Francesco Pichi，Mohammed Ghazal，Ahmed Aboelfetouh，Alaa Riad，Robert Keynton，Shlomit Schaal，Ayman El-Baz
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