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利用形态学均值漂移算法检测视网膜图像中的渗出物

DOI：10.1109/ACCESS.2018.2890426 期刊：IEEE Access 出版年份：2019 更新时间：2025-09-22 21:56:49
摘要： 渗出物是导致糖尿病视网膜病变（DR）患者失明的严重并发症。本研究旨在利用形态学均值漂移算法（MMSA）开发一种检测彩色眼底图像中渗出物病灶的新方法。该方法首先对眼底图像进行归一化处理、对比度增强、噪声去除和视盘定位，随后通过均值漂移的粗分割方法获取渗出物与非渗出物候选区域，最后采用数学形态学算法（MMA）流程进行分类以保留仅渗出物像素。MMA最优参数值可使单纯MSA方法的准确率提升13.10%?；谟虢鸨曜纪枷竦亩员龋痉椒觳馍鑫锏钠骄槊舳?、特异性和准确率分别达到98.40%、98.13%和98.35%。
作者： Kittipol Wisaeng，Worawat Sa-ngiamvibool
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

开发一种利用形态学均值漂移算法（MMSA）检测彩色视网膜图像中渗出性病变的新方法，以提高检测准确性并减少对眼科专家的依赖。

研究成果

提出的形态学均值漂移算法（MMSA）能有效检测视网膜图像中的渗出物，具有高准确率（98.35%）、高灵敏度（98.40%）和高特异性（98.13%）。该算法优于现有方法并减少了对专家干预的需求，不过小渗出物的检测仍需专家会诊。

研究不足

该方法在检测小渗出区域时可能存在困难，并且由于对比度增强过程中的噪声放大而可能产生假阳性。计算时间相对较长，需要进一步改进以实现更快的处理速度。

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