- 标题
- 摘要
- 关键词
- 实验方案
- 产品
-
一种诊断眼底图像中糖尿病视网膜病变的新方法
摘要： 近年来，医学界对气候变化、不健康饮食和环境污染引发的疾病诊断及根治需求持续增长。同时，迄今未知的病毒性疾病导致的眼疾频发，促使外科医生加强眼部健康监测。针对21世纪糖尿病患者群体不断扩大的趋势，潜在的新疗法有望帮助保护视力。早期发现影响眼部的疾病可降低永久性损伤风险，需重点早期诊断的严重病症包括：青光眼、飞蚊症、黄斑退化及糖尿病视网膜病变。在疾病早期阶段存在多种治疗选择，但随着病情恶化，可选方案会逐渐减少。常规需要例行检查视盘、黄斑及眼部血管状况。糖尿病患者面临视网膜血管受损风险，即糖尿病视网膜病变，该病症可进一步分为：非增殖性糖尿病视网膜病变（NPDR）和增殖性糖尿病视网膜病变（PDR）?？蒲南字幸延型ü卣魈崛》椒ń姓锒戏掷嗟谋ǖ?。本研究采用系统化的"判定-检测-确定-处置"流程分析糖尿病视网膜病变图像，该方案能更清晰呈现异常情况的具体类型（NPDR或PDR）、病变程度（轻度/中度/重度）及最终适宜的治疗方案。
关键词： 黄斑、糖尿病视网膜病变、增殖性糖尿病视网膜病变、血管、非增殖性糖尿病视网膜病变、视盘
更新于2025-09-10 09:29:36
-
[IEEE 2018年国际计算、通信与信息学进展会议（ICACCI） - 印度班加罗尔（2018.9.19-2018.9.22）] 2018年国际计算、通信与信息学进展会议（ICACCI） - 糖尿病视网膜病变渗出物检测
摘要： 糖尿病视网膜病变（DR）是一种影响人类视网膜的眼部异常，正逐渐成为可预防性失明的主要原因之一。全球数据显示，近4.8%的失明病例由DR导致。其早期症状包括微动脉瘤、渗出物和出血的形成。早期发现DR可挽救糖尿病患者的视力，而人工诊断需要耗费大量时间精力进行确认。本文开发了一种计算机辅助自动诊断系统（CAD）来解决该问题。该方法采用基于边缘的分割技术，相比基于区域的方法能更精准地分割视盘和血管，随后提取最可能的渗出物区域，通过特征提取和分类器阶段来检测渗出物的存在。该系统在DIARETDB数据集上实现了82.61%的灵敏度、92.31%的特异度以及87.75%的准确率。
关键词： 失明、基于边缘的分割、糖尿病视网膜病变、计算机辅助诊断、渗出物、非增殖性糖尿病视网膜病变、增殖性糖尿病视网膜病变
更新于2025-09-09 09:28:46