中央高校基本科研业务费专项资金(NJ20120007)
- 作品数：11 被引量：42H指数：5
- 相关作者：沈建新高玮玮左晶王玉亮梁春更多>>
- 相关机构：南京航空航天大学江苏省中医院上海工程技术大学更多>>
- 发文基金：中央高校基本科研业务费专项资金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目江苏省科技支撑计划项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电气工程更多>>
- 免散瞳眼底图像在糖尿病视网膜病变自动筛查中的应用被引量：6
- 2015年
- 为实现糖尿病视网膜病变(糖网)的自动筛查,建立了基于免散瞳眼底图像的糖网自动筛查方法。该方法包括视盘定位及提取、糖网白色病灶(硬性渗出、棉绒斑)自动检测以及微动脉瘤与视网膜内出血的自动检测。在此基础上设计并实现了基于免散瞳眼底图像的糖网自动筛查系统。利用已实现的系统对临床采集的7 687个样本共15 374幅眼底图像进行糖网自动筛查,对样本个体的检测结果为:灵敏度96.46%,特异性96.07%,平均处理时间57.87 s。测试结果表明,所构建的基于免散瞳眼底图像的糖网自动筛查系统满足英国糖尿病协会提出的糖网自动筛查标准(最低灵敏度80%,最低特异性95%)。
- 高玮玮程武山沈建新左晶张爱华
- 关键词：糖尿病视网膜病变图像分割
- 免散瞳眼底图像中微动脉瘤的高效自动检测被引量：7
- 2012年
- 为快速、有效地自动检测免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,构建基于免散瞳眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了一种简单而高效的微动脉瘤自动检测算法。在对免散瞳眼底图像G通道预处理的基础上,利用数学形态学分割提取硬性渗出和血管;并通过将二者从扩展极小值变换后的二值图像中去除而获得微动脉瘤候选区域;进而根据尺寸信息获取真正的微动脉瘤。利用该算法对两组不同质量免散瞳眼底图像进行微动脉瘤自动检测,并对检测结果进行统计分析。结果表明:两组图像检测结果精度均较高,相应指标间的相对误差均低于4%,且处理效率高(平均一幅图像的处理时间为9.7 s)。该算法能够高效地自动检测出免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,且算法稳定可靠,具有很高的实用价值。
- 高玮玮沈建新王玉亮梁春左晶
- 关键词：微动脉瘤数学形态学
- 一种用于软组织变形仿真的支撑球弹簧模型被引量：3
- 2013年
- 基于经典的质点弹簧模型原理,提出一种用于软组织变形仿真的物理模型——支撑球弹簧模型。定义一系列具有质量、惯性以及体积特征的六自由度弹性支撑球,贴近软组织面模型下表面排布,支撑球之间由弹簧连接,共同构成软组织的支撑骨架来控制软组织的整体变形。软组织面模型的网格节点通过独立的弹簧与支撑骨架相连,当支撑骨架发生变形时将带动整个软组织发生变形。将此模型运用到角膜变形仿真中,获得了快速、稳定的变形效果,可进一步用于角膜虚拟手术。理论与实践均表明,该模型简单实用,效果良好。
- 史双瑶沈建新梁春
- 关键词：软组织变形物理建模
- 基于改进的模糊C-均值聚类算法及支持向量机的眼底图像中硬性渗出检测方法被引量：1
- 2017年
- 目的提出一种基于改进的模糊C-均值(improved fuzzy C-means,IFCM)聚类算法及支持向量机(support vector machine,SVM)的检测算法,以实现对眼底图像中硬性渗出的自动识别。方法首先利用改进的FCM算法对由江苏省中医院眼科提供的120幅彩色眼底图像进行粗分割以获取硬性渗出候选区域;其次,利用Logistic回归对候选区域提取出的特征进行选择,并利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立SVM分类器,实现眼底图像中硬性渗出的自动检测;最后利用该方法对65幅眼底图像进行硬性渗出自动检测。结果硬性渗出自动检测得到的病灶区域水平灵敏度96.47%,阳性预测值90.13%;图像水平灵敏度100%,特异性95.00%,准确率98.46%;平均一幅图像处理时间4.56 s。结论利用改进的FCM算法与识别率较高的SVM分类器相结合的方法能够高效自动地识别出眼底图像中的硬性渗出。
- 高玮玮沈建新程武山王明红左晶
- 关键词：眼底图像糖尿病视网膜病变硬性渗出模糊C-均值支持向量机
- 眼底图像中硬性渗出自动检测方法的对比被引量：8
- 2013年
- 为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用O tsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上不仅提出采用后处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较。与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高;在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高;结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优。
- 高玮玮沈建新王玉亮
- 关键词：眼底图像硬性渗出数学形态学RBF神经网络
- RBF神经网络和阈值分割实现视网膜硬性渗出自动检测被引量：6
- 2013年
- 为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,构建眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出一种基于RBF神经网络和阈值分割的硬性渗出自动检测方法。首先,利用基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法对眼底图像绿色通道进行粗分割获取病灶候选区域;然后,利用logistic回归对候选区域的多个特征进行选择;最后,利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立RBF神经网络;此外,提出采用后处理以进一步提高检测精度。利用本文方法对50幅不同颜色、不同亮度的眼底图像进行硬性渗出自动检测,得到图像水平灵敏度100%,特异性90.9%,准确率96.0%;病灶区域水平灵敏度93.9%,阳性预测值95.5%;平均每幅图像处理时间13.6 s。结果表明本文方法稳定可靠,能快速有效地自动检测出眼底图像中的硬性渗出。
- 高玮玮沈建新王玉亮
- 关键词：眼底图像硬性渗出RBF神经网络阈值分割
- 改进的快速FCM及SVM实现糖网白色病灶的自动检测被引量：7
- 2013年
- 为构建基于眼底图像的糖尿病视网膜病变(糖网)自动筛查系统,提出一种基于改进的快速FCM(IFFCM)及SVM的糖网白色病灶自动检测算法。首先,利用改进的快速FCM算法,对彩色眼底图像进行粗分割获取糖网白色病灶候选区域,由于该算法将中值滤波添加到FCM算法的准则函数中,同时利用K-means算法的聚类结果对FCM进行聚类中心初始化,使得该算法克服了传统FCM算法计算复杂度高以及对噪声敏感的缺点;其次,采用两层级联分类结构的SVM对候选区域进行分类,即先利用SVM根据候选区域的特征集将白色病灶提取出来,再利用SVM根据另外的特征集将白色病灶中的硬性渗出与棉绒斑区分开,从而实现眼底图像中糖网白色病灶的自动检测。利用该方法对65幅眼底图像进行糖网白色病灶的自动检测,得到图像水平灵敏度100%,特异性95.0%,准确率98.46%;病灶区域水平(硬性渗出/棉绒斑)灵敏度96.42%/97.15%,阳性预测值90.03%/91.18%;平均一幅图像处理时间35.56 s。结果表明:将改进的快速FCM算法所提供的良好粗分割结果与识别率较高的分类器SVM相结合,使得对糖网白色病灶的自动检测结果较优,即该算法能够高效地自动检测出眼底图像中的糖网白色病灶。
- 高玮玮沈建新王玉亮梁春左晶
- 关键词：眼底图像糖尿病视网膜病变
- 基于DM642的嵌入式虹膜识别系统设计被引量：2
- 2012年
- 提出一种基于TMS320DM642的嵌入式虹膜识别系统设计方案。该系统集图像采集、图像处理以及图像识别于一体,采用DSP/BIOS嵌入式操作系统,实现对虹膜图像的实时处理。对归一化的虹膜图像采用2D-Gabor滤波器实现特征提取,通过比较海明距实现编码匹配。实验表明,该系统具有识别准确率高、体积小、功耗低以及可靠性高等优点。
- 黄健沈建新
- 关键词：虹膜识别DM642嵌入式特征提取
- 一种基于视网膜主血管方向的视盘定位及提取方法被引量：1
- 2016年
- 为分割出眼底图像中的视盘,构建基于眼底图像的计算机辅助诊断系统,提出了一种基于视网膜主血管方向的视盘定位及提取方法。首先,利用Otsu阈值分割眼底图像R通道获取视盘候选区域;然后利用彩色眼底图像的HSV空间的H通道提取视网膜主血管并确定主血管方向;在此基础上,通过在方向图内寻找出对加权匹配滤波器响应值最高的点确定视盘中心位置;最后,利用该位置信息从视盘候选区域中"挑选"出真正的视盘。利用该方法对100幅不同颜色、不同亮度的眼底图像进行视盘分割,得到准确率98%,平均每幅图像处理时间1.3 s。结果表明:该方法稳定可靠,能快速、有效分割出眼底图像中的视盘。
- 高玮玮程武山王明红沈建新左晶
- 关键词：眼底图像视盘图像分割
- 人眼眼底成像系统中自适应光学像差校正控制模型研究被引量：2
- 2014年
- 对于自适应光学人眼眼底成像系统,由于人眼波前像差具有动态特性,为获得清晰、高分辨率的眼底图像,变形镜必须能够实时跟踪并补偿人眼中随时间变化的像差信息。本研究探讨自适应光学像差校正控制技术,基于自动控制理论建立自适应光学连续系统模型,分析基于纯积分、比例-积分和Smith预补偿控制器下的控制系统模型及其控制性能。在自行构建的成像系统自适应光学平台上,对10只受试人眼动态像差样本进行像差校正实验。与校正前的像差((0.862±0.088)λ,λ为0.785μm)比较,纯积分控制、PI控制和Smith预补偿控制这3种方法的校正后像差((0.154±0.033)λ、(0.133±0.026)λ、(0.103±0.011)λ)均显著降低(P<0.05),表明各种控制器的像差校正系统均具备一定的像差校正能力。单因素方差分析的结果表明,Smith预补偿控制的校正后像差显著低于纯积分控制和PI控制方法,表明Smith预补偿控制器下校正后的像差具有最大的显著差异,即具有最好的像差校正效果。Smith预补偿控制模型可为实时校正人眼动态像差进而获取人眼眼底图像提供理论依据。
- 贾皓丽沈建新钮赛赛
- 关键词：自适应光学像差校正
