研究目的
从眼底图像中检测多种类型的病变是一个具有挑战性的问题。本文针对这一任务提出了一种新颖且有效的计算框架。
研究成果
该方法能从异常彩色眼底图像中精准检测多种类型的病变，在视觉和定量评估上均显著优于既往方法。
研究不足
这项任务的主要障碍在于视网膜病变的多样性和复杂性。不同个体之间解剖结构（尤其是血管）的个体差异是另一个关键干扰因素。
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基于弱监督的眼底图像病灶检测
DOI：10.1109/TMI.2018.2885376
期刊：IEEE Transactions on Medical Imaging
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
对眼疾患者进行早期诊断和持续监测一直是计算机辅助检测（CAD）技术关注的重点。过去几十年间，检测一种或几种特定类型视网膜病变在计算机辅助筛查领域已取得重大突破。然而，由于视网膜病变种类繁多且正常解剖结构复杂，从视网膜中自动检测未知且多样化的病变仍是一项具有挑战性的任务。本文针对该问题提出一种弱监督方法——仅需一系列正常与异常视网膜图像，无需专门标注其位置和类型。具体而言，将眼底图像视为背景、血管及背景噪声（异常图像包含病变）的叠加。通过空间对齐、颜色归一化和血管去除等一系列简单预处理步骤后，背景被构建为低秩结构。背景噪声则分别被视为随机变量：正常图像采用高斯模型建模，异常图像采用高斯混合模型（MoG）建模。该方法将眼底图像的背景知识与背景噪声统一编码至单一模型中，并利用正常与异常图像协同优化该模型——既能充分刻画背景的低秩子空间，又能在异常眼底图像中将病变与背景噪声区分开来。实验结果表明，该方法具有较高的准确率，性能优于既往相关方法。
作者：
Renzhen Wang，Benzhi Chen，Deyu Meng，Lisheng Wang
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