1：实验设计与方法选择：

本研究采用图像处理技术组合（如直方图均衡化、中值滤波、顶帽滤波、大津阈值法）进行感兴趣区域提取与特征提?。ň植慷的Ｊ?、Gabor滤波器、统计特征、颜色特征）。通过主成分分析（PCA）进行特征选择，并使用分类器（人工神经网络和支持向量机）将图像分类为健康、青光眼和糖尿病视网膜病变三类。

2：样本选择与数据来源：

使用公开数字视网膜图像数据库，包括高分辨率眼底（HRF）数据集、DIARETDB0数据集、ORIGA数据集、STARE数据集和DRISHTI-GS数据集。这些数据集提供健康、青光眼和糖尿病视网膜病变病例的图像。

3：实验设备与材料清单：

使用配备2.3 GHz酷睿i5-2410M处理器和12 GB内存的计算机进行处理。MATLAB? 2018软件用于实现人工神经网络和支持向量机分类器。由于数据库为现成数据，未详细说明图像采集专用硬件。

4：3 GHz酷睿i5-2410M处理器和12 GB内存的计算机进行处理。MATLAB? 2018软件用于实现人工神经网络和支持向量机分类器。由于数据库为现成数据，未详细说明图像采集专用硬件。 实验流程与操作步骤：

4. 实验流程与操作步骤：过程包括预处理（绿色通道提取、直方图均衡化、中值滤波、顶帽滤波、阈值处理、形态学闭运算）、特征提?。ň植慷的Ｊ?、局部二值模式统计特征、颜色特征、Gabor滤波器特征）、PCA特征选择，以及使用不同特征集（5、10、15、31个特征）的人工神经网络和支持向量机分类。性能评估采用准确率、灵敏度、特异度和耗时指标。

5：31个特征）的人工神经网络和支持向量机分类。性能评估采用准确率、灵敏度、特异度和耗时指标。 数据分析方法：

5. 数据分析方法：计算统计指标（真阳性、假阳性、假阴性、真阴性）以得出准确率、灵敏度和特异度。生成混淆矩阵和ROC曲线进行性能分析。测量每个分类器和特征集的耗时。