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基于视网膜眼底图像的糖尿病性黄斑水肿硬性渗出严重程度评估

DOI：10.1504/IJMEI.2018.095075 期刊：International Journal of Medical Engineering and Informatics 出版年份：2018 更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要： 糖尿病性黄斑水肿（DME）是糖尿病视网膜病变的并发症，其特征为视网膜黄斑区出现液体和蛋白质沉积异常积聚。即使微量的DME也必须及早发现，因其可能导致视力模糊。通过视网膜眼底图像中的渗出物（光亮病灶）可诊断DME。本研究采用形态学运算检测视盘和黄斑区域，并对硬性渗出物进行分割。根据糖尿病视网膜病变早期治疗标准将渗出物分类为正常、中度或重度病例。本方案还包含从视网膜眼底图像提取多种特征，通过提取纹理与渗出物特征并输入分类器来检测DME。实验基于公开数据库开展，采用准确率、灵敏度、特异度等指标评估性能，所得结果具有良好前景。
作者： Deepthi K. Prasad，L. Vibha，K.R. Venugopal
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

将输入图像准确分类为正常、中度或重度类别，正确预测并检测糖尿病性黄斑水肿（DME）的存在，计算检测准确率并与文献中先前描述的方法进行比较。

研究成果

提出的视网膜彩色眼底图像糖尿病性黄斑水肿严重程度分类方法，采用ETDRS标准时准确率达95.2%，使用随机森林分类器时准确率提升至98%。该方法通过提取多种纹理特征并综合渗出物数量与尺寸进行判断，显著提高了DME检测的准确性。

研究不足

通过采用混合降噪技术提高图像分析效率与精度，并运用更优的分割方法来检测视盘、黄斑和出血灶，可进一步提升整体效能。

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