福建省教育厅资助项目(JA13037)
- 作品数：4 被引量：32H指数：4
- 相关作者：陈健郑绍华余轮潘林陈艺慧更多>>
- 相关机构：福州大学福建农林大学厦门大学更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金福建省教育厅资助项目福建省自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术医药卫生电子电信更多>>
- 眼底图像中黄斑中心与视盘自动检测新方法被引量：9
- 2014年
- 在眼底图像自动分析中,视盘与黄斑的定位是糖尿病性视网膜病变计算机辅助诊断或筛查的先决条件。该文提出一种应用方向局部对比度滤波结合局部血管密度的方法,直接先行检测黄斑中心再行定位视盘,不同于现有的先行检测视盘或血管再行定位黄斑的一般方法,有效地提高黄斑定位正确率,能更好地应用于糖尿病性黄斑水肿的自动评估。实验选取了网络公开的HEI-MED数据集中169幅黄斑水肿眼底图像,黄斑和视盘的定位正确率同步达到98.2%,算法简单且无监督,优于现有的方法,具有良好的临床应用前景。
- 郑绍华陈健潘林郭健余轮
- 关键词：眼底图像黄斑视盘血管分割
- 基于Canny边缘检测和外观特征的微血管瘤检测方法被引量：10
- 2017年
- 糖尿病性视网膜病变进行早期筛查可以减少疾病的发展并且阻止随后的视力损害。微血管瘤是糖尿病性视网膜病变的早期临床症状,可以通过微血管瘤检测对糖尿病性视网膜病变进行早期筛查。针对眼底图像中视网膜血管、视盘、渗出物以及微血管瘤之间的相互关系,在红色通道和绿色通道加权图上定位出视盘,在绿色通道上采用基于简单统计的自适应双阈值Canny算子进行边缘检测,并进行封闭区域的填充。设定阈值消除大面积对象并移除视网膜血管、视盘和渗出物得到微血管瘤的候选区域,最后根据形状特征和颜色特征从候选区域中得到真正的视网膜微血管瘤。实验结果表明,该算法能够有效提取视网膜眼底图像中的微血管瘤,敏感性和阳性预测值分别达到92%和86%,优于现有一些典型的微血管瘤检测方法,能够精确地检测出微血管瘤,可用在糖尿病性视网膜病变早期筛查中。
- 薛岚燕刘杜鹃陈艺慧
- 关键词：糖尿病性视网膜病变微血管瘤CANNY算子
- 糖尿病性视网膜病变图像黄斑水肿等级自动分析方法被引量：4
- 2014年
- 糖尿病性黄斑水肿(DME)可以出现在糖尿病性视网膜病变(DR)的任何阶段,是导致糖尿病患者视力损伤的主要原因,因此DME自动分析是DR筛查的关键内容。依据DME国际临床分级标准,通过检测并判断硬性渗出(HEs)是否接近或涉及黄斑中心,可对眼底图像进行DME等级的自动分析。HEs检测选择基于现有的数学形态学方法的综合改进;黄斑中心定位则引入定向局部对比度滤波结合局部血管密度的新方法,可同步确定并去除视盘区域,以消除对HEs检测的影响,其中血管密度仅需提取粗血管网络。经开放的HEI-MED数据集中169幅眼底图像的测试,HEs检测在图像水平上获得100%敏感性和92.2%特异性;黄斑中心定位正确率98.2%;各DME等级评价正确率均在88%以上,具有重要的临床参考和应用价值。
- 郑绍华陈健潘林余轮
- 关键词：糖尿病性视网膜病变糖尿病性黄斑水肿眼底图像
- 基于定向局部对比度的眼底图像视盘检测方法被引量：9
- 2014年
- 视盘作为眼底图像的一个重要特征,其自动检测方法在眼底病变图像分析中有着重要的作用。提出一种基于定向局部对比度滤波的方法,有效地提取眼底图像中的局部亮度区域;结合视盘区域的局部血管特征,选择定位出正确的视盘感兴趣区域;采用数学形态学方法和区域主动轮廓模型,可较准确地检测出视盘轮廓。对开放的STARE数据库上的81幅眼底图像进行测试,其中含31幅正常和50幅病变图像(含严重病理图像),用该方法正确检测出视盘73幅,准确率约为90.1%。结果表明,该方法有效地克服大块亮斑病灶对视盘检测的影响,且仅需提取粗血管,计算较为简单,说明了算法的有效性。
- 郑绍华陈健潘林余轮
- 关键词：眼底图像数学形态学
