研究目的
提出一种利用非散瞳眼底视网膜图像检测糖尿病视网膜病变严重程度的方法，以辅助眼科医生诊断该疾病。
研究成果
该系统具有成本效益，能减少筛查过程所耗费的时间和资金。采用极限学习机（ELM）分类器时，其平均分类准确率达到94.76%，是眼科医生的得力工具。
研究不足
该方法可能不适用于异质性图像，且血管顶部假阳性检测是一个缺点。
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[2018年IEEE国际软计算与网络安全会议(ICSNS) - 印度科因巴托尔(2018.2.14-2018.2.16)] 2018年国际软计算与网络安全会议(ICSNS) - 基于ELM分类器的糖尿病视网膜病变严重程度检测
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[2018年IEEE国际软计算与网络安全会议(ICSNS) - 印度科因巴托尔(2018.2.14-2018.2.16)] 2018年国际软计算与网络安全会议(ICSNS) - 基于ELM分类器的糖尿病视网膜病变严重程度检测
DOI：10.1109/ICSNS.2018.8573625
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
一种破坏糖尿病患者正常视力的眼病被称为糖尿病视网膜病变。该疾病需早期诊断，因其后期阶段病情严重。渗出物、微动脉瘤（MAs）和出血是该病的首批临床症状。渗出物是由毛细血管壁薄弱部位肿胀形成的红色斑点。在视网膜眼底图像中检测渗出物及其严重程度，是糖尿病视网膜病变筛查和早期治疗等应用中的重要任务。目前通过向眼部滴注化学溶液后拍摄患者扩瞳眼底图像来诊断糖尿病视网膜病变，但该过程会引起患者不适。本文提出一种判定糖尿病视网膜病变严重程度的方法，采用非扩瞳眼底图像辅助眼科医生诊断。该方法能检测低对比度图像中的渗出物，运用基于邻域的分割技术定位图像中的渗出物，并使用支持向量机（SVM）和极限学习机（ELM）作为分类器评估疾病严重程度。其中极限学习机的平均分类准确率达到94.76%。
作者：
Smitha M，Dr.Praveen Kumar kodoth
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