研究目的
开发一种通过影像、临床检查和机器学习实现的口腔与CAD系统健康筛查及交叉关联的新方法，用于视网膜图像中糖尿病视网膜病变的严重程度分析。
研究成果
采用MCNNs的HTF方法总体分类准确率达到98.41%，优于现有方法（采用SVM的HTF为97.84%，采用CNNs的HTF为96.65%）。该系统在中重度NPDR类别中展现出比其他类别更优的准确率表现。
研究不足
该研究未讨论分类过程的计算复杂度或所需时间。此外，该方法对其他类型医学图像的普适性也未作探究。
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基于混合结构描述符和改进卷积神经网络的糖尿病视网膜病变严重程度分析
DOI：10.1016/j.measurement.2018.12.032
期刊：Measurement
出版年份：2019
更新时间：2025-09-23 15:19:57
摘要：
糖尿病视网膜病变的诊断与治疗计划中，影像学检查起着核心作用，而病变严重程度是制定治疗方案和评估疗效的重要诊断指标。视网膜图像分类正受到计算机视觉领域研究者越来越多的关注，因其对疾病诊断具有重要价值。计算机辅助诊断（CAD）在临床工作中广泛应用于各类病变的定位与预判；此类应用所采用的自动图像分类系统必须具备极高的准确率，因为误检可能导致致命后果。另一项要求是高收敛速度，这关系到系统的实际可行性。本文提出的基于多卷积神经网络的高阶纹理特征（HTF with MCNNs）总体分类准确率达98.41%，而现有方法中基于支持向量机的高阶纹理特征（HTF with SVM）和基于卷积神经网络的高阶纹理特征（HTF with CNNs）准确率分别为97.84%和96.65%。
作者：
C. Mahiba，A. Jayachandran
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