修车大队一品楼qm论坛51一品茶楼论坛,栖凤楼品茶全国楼凤app软件 ,栖凤阁全国论坛入口,广州百花丛bhc论坛杭州百花坊妃子阁

oe1(光电查) - 科学论文

12 条数据
?? 中文（中国） ▾

  • 基于深度卷积神经网络利用眼底图像进行糖尿病视网膜病变的计算机辅助诊断

    摘要： 糖尿病视网膜病变（DR）是长期糖尿病的并发症，由于早期症状不明显而难以察觉。目前DR诊断通常需要拍摄数字眼底图像和光学相干断层扫描（OCT）图像。鉴于OCT设备价格昂贵，若能仅通过解读数字眼底图像实现精准诊断，将同时惠及患者与眼科医生。本文提出一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的新算法：不同于传统方法，我们采用分数阶最大池化替代常规最大池化层，并训练两种不同层数的DCNN以提取更具判别性的分类特征。通过融合图像元数据与DCNN特征后，训练支持向量机（SVM）分类器来学习各类别分布的潜在边界。实验使用Kaggle公开的DR检测数据库，34,124张训练图像和1,000张验证图像用于建模，53,572张测试图像进行验证。该DR分类器将病变阶段划分为0至4共五类，实验结果显示识别准确率达86.17%，优于现有文献报道。除算法设计外，我们还开发了名为"Deep Retina"的应用程序。配合手持检眼镜，普通人可自行拍摄眼底图像并即时获得算法计算结果，适用于家庭护理、远程医疗及自我筛查。

    关键词： 深度卷积神经网络、移动应用程序、分数最大池化、支持向量机、糖尿病视网膜病变、眼底图像、基于教学学习的优化算法

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [计算机与信息科学通讯] 计算与数据科学进展 第905卷（第二届国际会议，ICACDS 2018，印度台拉登，2018年4月20-21日，修订精选论文，第一部分）|| 提高眼底图像视觉质量的两阶段直方图增强方案

    摘要： 眼底图像在分析多种眼科疾病中具有重要作用。眼科医生在分析眼底图像时面临的主要挑战之一是其低对比度的特性。本文提出了两种两阶段直方图增强方案来提升眼底图像的视觉质量。通过级联模糊逻辑与基于直方图的增强算法（FHBE）和限制对比度自适应直方图均衡化算法（CLAHE），实现了这一两阶段增强任务，从而形成了两种新的增强方案：FHBE-CLAHE和CLAHE-FHBE?；谑泳踔柿康慕峁治霰砻鳎饬街至浇锥卧銮糠桨傅男阅苡庞诘ヒ辉銮糠桨?。

    关键词： 眼底图像，FHBE，CLAHE，图像增强

    更新于2025-09-23 15:23:52

  • [IEEE 2018年第四届科学技术国际会议（ICST）- 日惹（2018年8月7日-8月8日）] 2018年第四届科学技术国际会议（ICST）- 基于多尺度改进型第一类Dolph-Chebyshev函数匹配滤波器的视网膜血管分割

    摘要： 本文提出了一种新的视网膜血管分割算法。该算法基于多尺度改进型第一类Dolph-Chebyshev函数匹配滤波器。利用DRIVE和STARE数据库的视网膜底片图像评估所提算法的性能，采用特异性、敏感性和准确率等多项性能指标进行评价。实验结果表明：在DRIVE数据库上，本算法结果优于所有对比算法；在STARE数据库的病理图像测试中，本算法也优于所有竞争方法。这说明该算法适用于自动视网膜疾病诊断工具。

    关键词： 多尺度匹配滤波、视网膜血管分割、眼底图像、改进的多尔夫-切比雪夫函数

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [ACM出版社 第二届国际研讨会 - 中国成都 (2018.10.13-2018.10.14)] 第二届图像计算与数字医学国际研讨会论文集 - ISICDM 2018 - 基于多阶段区域卷积神经网络的视盘与黄斑检测

    摘要： 在视网膜数字彩色照片中自动检测视网膜疾病时，检测视盘（OD）和黄斑是重要步骤。视盘与血管系统同为视网膜后极部最重要的解剖学标志。本研究提出了一种多阶段基于区域的卷积神经网络用于视盘和黄斑检测：第一阶段采用标准Faster-RCNN和SVM进行视盘分割；第二阶段提出基于相对位置信息（RPI）的Faster-RCNN进行黄斑检测。实验结果显示，视盘与黄斑相对于真实标注的平均欧氏距离分别为32.6像素和52像素，视盘分割的平均Jaccard指数和Dice指数分别为0.8018和0.8873。基于RPI的Faster-RCNN性能优于标准网络。

    关键词： 深度学习、快速区域卷积神经网络（Faster-RCNN）、眼底图像、视盘与黄斑检测

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [计算视觉与生物力学讲义] 临床与医学图像中的计算机辅助干预与诊断 第31卷 || Ⅱ型糖尿病患者视网膜血管分割用于糖尿病视网膜病变诊断

    摘要： 糖尿病视网膜病变是导致视力缺陷的眼科病因之一。研究重点聚焦于视网膜静脉直径偏差测量及新生血管生长情况。为观察这些变化，首先需进行图像分割。本文提出一种提升病理性视网膜图像分割质量的方法框架：采用自适应直方图均衡化进行预处理，运用脉冲耦合神经网络模型实现视网膜血管特征向量的自动生成与提取。测试结果表明，该方法优于其他视网膜图像分割竞争方法。该方案在标准公开数据集DRIVE、STARE、REVIEW、HRF和DRIONS眼底图像上进行了评估，在灵敏度、特异性和准确率等指标上均提升了分割效果。

    关键词： 眼底图像，特征提取，糖尿病视网膜病变，视网膜血管，医学成像

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • 糖尿病患者序列眼底图像中糖尿病视网膜病变及其进展的自动检测

    摘要： 已知通过眼底图像进行定期筛查能有效检测糖尿病视网膜病变（DR）的早期迹象。早期发现并及时治疗DR对预防威胁视力的DR及视力丧失至关重要。由于全球糖尿病患者人数将从目前的4.25亿增至2045年的6.29亿，预计2005年至2050年间DR患者数量也将增长三倍。因此，DR筛查所需的工作量将大幅增加。所幸未来新兴技术方案和干预措施或能缓解这一挑战性任务。我们开发了一种算法，用于检测早期DR及其在时序随访眼底图像中的进展，从而减少训练有素的护士或眼科医生进行耗时图像评估的工作量。

    关键词： 进展、糖尿病视网膜病变、眼底图像、自动检测、糖尿病

    更新于2025-09-23 15:21:01

  • [计算机科学讲义] 血管内成像与计算机辅助支架植入及生物医学数据大规模标注与专家标签合成 第11043卷（第七届CVII-STENT国际联合研讨会2018与第三届LABELS国际研讨会2018，与MICCAI 2018同期在西班牙格拉纳达举行，2018年9月16日会议录）|| 一种用于眼底图像大规模标注的高效综合标注工具

    摘要： 计算机化标记工具常被用于系统记录眼底图像的评估结果。精心设计的标记工具不仅能节省时间、实现临床上的全面细致评估，还能为自动算法开发的大规模数据采集过程节约成本。为实现高效全面的眼底评估，我们开发了一款采用创新方案（分步标记与区域编码）的新型标记工具。该工具已应用于一个大规模数据标注项目，在总计421小时的作业时间内完成了109,885张眼底图像的318,376处标注。我们认为本工具的核心理念将为其他领域的数据采集流程和标注程序提供启发。

    关键词： 弱标记数据、数据标注、眼底图像

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 视网膜血管迂曲度评估：专家间与专家内分析及其与计算测量结果的相关性

    摘要： 背景：视网膜血管迂曲度可作为相关血管性与非血管性疾病的潜在指标。然而，由于缺乏精确统一的评估标准，该指标在诊断与治疗中的应用受到限制。本研究旨在推动视网膜血管迂曲度作为具有诊断潜力的临床生物标志物的标准化进程，从而基于专家全谱知识验证客观计算测量方法的可靠性。 方法：本文描述了参考性计算血管迂曲度测量的多专家验证流程。研究纳入覆盖眼科服务不同临床专业的五位专家，采用从"无迂曲"至"重度迂曲"的四级量表及"无迂曲/有迂曲"和"无症状/有症状"的二元分类进行多专家验证分析。专家评级过程包含全体专家参与的两轮评估及确立共识评级的联合轮次。通过全程评级分析专家一致性后，将共识评级作为基准来验证四种参考性计算迂曲度指标的预后效能。 结果：评分者内一致性Kappa指数介于0.35-0.83之间，无症状/有症状分类的评分者间一致性指数为0.22-0.76。各专家相对于共识评级的曲线下面积(AUC)值域为0.61-0.83，其中最优客观迂曲度指标的预后效能达0.80。 结论：存在显著的评分者间与评分者内变异（四级量表尤为明显）。迂曲度测量的预后效能接近专家水平（尤以Grisan测量法为著），但由于计算测量缺乏临床标准，其自动化效能与专家认知仍存在差距。

    关键词： 血管迂曲、视网膜循环、眼底图像、图像分析、计算机辅助诊断

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 通过训练补丁驱动的映射函数实现鲁棒视网膜血管分割

    摘要： 静脉阻塞和糖尿病视网膜病变是众多影响视网膜的病理状况中的两种。理解眼底图像中稳健的血管分割对于改善这些疾病的诊断结果至关重要。本文提出了一种新方法，通过测试图像块与聚类中心之间的距离比较来计算每个测试图像块的最小距离。利用K-means算法通过人工分割计算大量图像块。我们展示了从每个聚类中学习简单模式的有效性；同时，每个聚类的映射函数由训练图像中的图像块及其对应的人工分割图像块确定。我们在实验验证中使用了两个公认的基准数据集，即DRIVE和STARE。实验结果表明，所提出的方法在通过公共基准数据集（即DRIVE和STARE）验证的血管分割问题上优于传统方法。

    关键词： 眼底图像、映射函数、血管分割

    更新于2025-09-10 09:29:36

  • 利用模糊C均值聚类结合NLM各向异性滤波减少视网膜眼底图像中的假性微动脉瘤

    摘要： 糖尿病视网膜病变研究和分级中，微动脉瘤（MAs）的识别是重要环节。我们提出一种聚类策略，用于从视网膜眼底图像中的视盘和视杯区域识别微动脉瘤。采用模糊C均值（FCM）聚类方法对信息进行分组，其中信息要素按不同隶属度水平归类。首要阶段是预处理功能，该过程会对反馈图像中的视杯和视盘进行旋转。原始视盘先旋转至特定位置，计算信息要素间距后根据质心建立分组。在先前工作中，我们曾使用SVM分类滤波器结合模糊C均值聚类来检索所有视网膜图像中的微动脉瘤。本文提出一种视网膜图像预处理中检测微动脉瘤的有效滤波技术，技术层面改用非局部均值各向异性滤波器（NLM）处理视网膜图像。经结合旋转与缩放变换的多种模拟视网膜数据库测试，该方法呈现良好效果，并展现出对旋转和尺度变化的鲁棒性。

    关键词： 生物医学图像处理、模式识别、模糊C均值聚类、眼底图像、图像分类、各向异性扩散滤波、医疗决策、非局部方法、空间信息

    更新于2025-09-09 09:28:46