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[IEEE 2018年国际无线通信、信号处理与网络会议(WiSPNET) - 金奈(2018.3.22-2018.3.24)] 2018年国际无线通信、信号处理与网络会议(WiSPNET) - 视网膜图像中渗出物的自动分割

DOI：10.1109/WiSPNET.2018.8538644 出版年份：2018 更新时间：2025-09-23 15:22:29
摘要： 本文提出了一种视网膜图像渗出物分割的新技术。该技术基于离散小波变换（DWT）和基于直方图的阈值处理方法。本研究中，在渗出物分割前，首先利用DWT从原始绿色分量图像中消除视盘（OD）。这一步骤有助于避免渗出物区域的误分类。研究引入了基于直方图的阈值计算方法，用于分割绿色分量图像中的明亮区域。在绿色分量图像分割出的明亮区域中屏蔽视盘区域后，即可获得硬性渗出物。该技术在DIARETDB0和DIARETDB1数据库的图像上进行了评估，所提方法的平均灵敏度、特异性和准确率分别达到0.7890、0.9972和0.9964。与现有文献方法的对比表明，本方法的性能具有显著优势。
作者： Sangita Bharkad
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种新的眼底图像渗出物精确分割技术以辅助糖尿病视网膜病变诊断，重点通过在分割前去除视盘来最小化误分类。

研究成果

该方法通过结合离散小波变换去除视盘和一种新颖的基于直方图的阈值分割技术，有效实现了视网膜图像中硬性渗出物的分割，在保持高特异性与准确率的同时较现有方法提升了灵敏度。未来工作应聚焦于优化阈值计算以获得更优的分割性能。

研究不足

该方法依赖于特定的阈值（例如直方图分析中差异值为290），可能无法适用于所有图像；通过更自适应的阈值计算可以提高准确性。评估仅限于来自两个数据库的十幅图像，可能未涵盖视网膜图像的所有变化。

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