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基于条带池化与血管增强的眼底图像动静脉分类方法
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作者 肖志涛 彭新文 +3 位作者 刘彦北 耿磊 张芳 王雯 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2024年第4期438-446,共9页
视网膜血管动静脉管径比是定量分析糖尿病、高血压等慢性疾病的先决条件,是许多心血管疾病的重要风险指标。随着深度学习技术的发展,许多基于卷积神经网络的方法凭借其捕获高级语义的能力,在眼底图像动静脉分类方面取得了较大的进展。然... 视网膜血管动静脉管径比是定量分析糖尿病、高血压等慢性疾病的先决条件,是许多心血管疾病的重要风险指标。随着深度学习技术的发展,许多基于卷积神经网络的方法凭借其捕获高级语义的能力,在眼底图像动静脉分类方面取得了较大的进展。然而,这些方法大多是采用叠加局部卷积和池化操作方式,难以很好地应用于条带形状的眼底视网膜血管。在本研究中,为了更有效地提取条带形状的视网膜血管特征,引入条带池化来捕获空间像素远距离依赖关系,同时考虑到动静脉交错复杂的特性,结合空间金字塔池化并提出了一种全新的混合池化技术以扩大神经网络的感受野和学习上下文信息。另一方面,考虑到眼底图像中血管与非血管分布的比例极不平衡,引入了血管增强模块,利用血管分布信息和高斯核函数约束的血管边缘的信息作为权重校正动静脉特征抑制背景特征,进而解决血管与背景分布比例不平衡问题。在分别包含40、22、45张彩色眼底图像的3种国际公开数据集DRIVE、LES和HRF上的实验表明,所提算法的平衡精度(BACC)分别为0.955、0.946、0.967,表明本研究结合条带池化与血管增强的方法能够较好解决眼底图像中动静脉交错复杂和类别不平衡问题,实现对眼底视网膜动静脉的精确分类,具有较高的应用价值。 展开更多
关键词 眼底图像 动静脉分类 条带池化 混合池化 血管增强
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基于MSCAU-Net的视网膜眼底图像的硬渗出液分割
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作者 傅迎华 张葛 左嵩 《控制工程》 CSCD 北大核心 2024年第7期1244-1253,共10页
硬渗出液是早期糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)的主要病症之一,在眼底图像中占据的像素点较少,其检测容易受视盘、软渗出液的干扰。针对这些问题,在U型网络(U-Net)结构的基础上,通过在编码器和解码器中融入残差模块和残... 硬渗出液是早期糖尿病性视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)的主要病症之一,在眼底图像中占据的像素点较少,其检测容易受视盘、软渗出液的干扰。针对这些问题,在U型网络(U-Net)结构的基础上,通过在编码器和解码器中融入残差模块和残差通道注意力模块学习硬渗出液的细微特征,在跳跃连接中加入一种新的多尺度通道注意力(multi-scale channel attention,MSCA)模块提升网络对稀疏小病灶的分割能力,提出了MSCA U-Net。基于超广角眼底图像数据集和印度糖尿病性视网膜病变图像数据集的实验结果表明,与其他基于卷积神经网络的图像分割方法相比,所提方法具有更高的硬渗出液分割精度。 展开更多
关键词 MSCA U-Net 多尺度通道注意力模块 超广角眼底图像 硬渗出液分割
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对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法
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作者 王彩云 玄祖兴 +3 位作者 周建平 胡晰远 程钢炜 宋禄琴 《计算机应用与软件》 北大核心 2024年第2期229-237,共9页
由于不同数据集的质量、拍摄条件和采集状态的差异,导致模型图像分割效果参差不齐。针对这种情况,提出对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法,从不同眼底图像数据集中分割视盘(OD)和视杯(OC),在生成对抗网络的基础上,改进生成器网络,加... 由于不同数据集的质量、拍摄条件和采集状态的差异,导致模型图像分割效果参差不齐。针对这种情况,提出对抗学习下的眼底图像视盘视杯分割算法,从不同眼底图像数据集中分割视盘(OD)和视杯(OC),在生成对抗网络的基础上,改进生成器网络,加入密集连接块,使网络在更低计算成本、更短训练时间的情况下,获得更优的性能,提高了模型在不同数据集中的泛化能力。实验结果表明,在REFUGE数据集中验证了该算法在分割性能方面的稳定性,同时将算法推广到无须进一步训练就能测试来自不同设备的眼底数据集中均取得了较好的效果。 展开更多
关键词 深度学习 图像分割 生成对抗网络(GAN) 眼底图像 青光眼诊断
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基于域适应对抗网络的眼底图像联合分割方法
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作者 徐宏韬 王豪 +3 位作者 翟雪娜 魏丽芳 陈楠 薛岚燕 《福建师范大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2024年第2期46-56,共11页
由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(doma... 由于数据集之间存在域偏移问题,基于深度学习的语义分割网络在不同数据集之间进行视盘视杯分割性能存在很大差异,这使得不同的医学站点之间进行精确的图像分析和诊断具有一定的挑战性。针对这一问题,提出了一种U-Net结合域对抗网络(domain adversarial via U-Net network,DAUNet)的无监督域适应视盘视杯联合分割方法,并在视盘视杯分割领域取得了不错的性能。首先,利用对抗思想结合目标数据先验特征信息生成与目标数据集相似的数据,预先调整网络参数;其次,通过对抗学习源域和目标域的域变特征,从而降低域偏移的影响,提高分割性能。在REFUGE、Drishti-GS和RIM-ONE-r3共3个数据集之间进行跨数据集的域适应实验和消融实验。实验结果表明,DAUNet网络在以REFUGE作为源域,RIM-ONE-r3作为目标域上视杯的Dice系数,视盘的Dice系数和CDR的绝对错误率分别为0.6486、0.7898、0.0725,优于CADA的分割结果。在消融实验中,视盘分割和视杯分割在有对抗下分别优于无对抗8.00%、4.59%。提出的U型域对抗网络综合了U-Net和域对抗网络(domain-adversarial neural network,DANN)模型的优点,DANN模型中的生成器和判别器联合工作时,会相互对抗并优化分割和判别能力,从而显著提高不同数据集之间的分割性能。 展开更多
关键词 医学图像分割 眼底图像 多目标分割 域适应 U-Net
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基于数字衍射的单幅眼底图像增强
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作者 张书赫 曹良才 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2024年第15期2429-2438,共10页
彩色眼底图像是分析与监控眼底疾病的重要工具。由于照明不均匀的问题,眼底图像视觉质量不足,图像对比度有待提高。为此,基于数字衍射提出了一种兼顾颜色保真与亮度增强的单幅眼底图像光强校正算法。将彩色RGB眼底图像转换到LCH色彩空... 彩色眼底图像是分析与监控眼底疾病的重要工具。由于照明不均匀的问题,眼底图像视觉质量不足,图像对比度有待提高。为此,基于数字衍射提出了一种兼顾颜色保真与亮度增强的单幅眼底图像光强校正算法。将彩色RGB眼底图像转换到LCH色彩空间进行基于L通道的光强校正,以解决眼底图像亮度的平衡问题。对C通道进行相同操作使得处理后的彩色眼底图像颜色保真性较好。在Messidor眼底图像数据集的1200组眼底图像上进行分析,并与Gamma校正、Retinex等眼底图像光强校正方法进行对比。本算法不仅具有更好的图像增强效果,改善了彩色眼底图像的颜色失真及对比度低的问题,还可进一步结合自适应直方图均衡化(CLAHE)以提升图像对比度。实验结果表明,在图像多尺度对比度和图像噪声评价指标方面优于传统算法3%~4%。经算法增强后眼底图像亮度分布更加均匀、对比度提升,为后期眼底图像病理位点的识别、血管与病灶分割和分类提供了一种性能更好的预处理方法。 展开更多
关键词 医学图像处理 眼底图像增强 对比度增强 数字衍射
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融合结构化卷积和双重注意力机制的轻量级眼底图像分割网络
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作者 汪华登 刘金 +4 位作者 黎兵兵 潘细朋 刘振丙 蓝如师 罗笑南 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2024年第5期760-774,共15页
眼底血管图像的自动分割对于多种眼科疾病的计算机辅助诊断具有重要作用.针对血管的尺度差异和图像噪声导致眼底血管图像分割困难、使用单一尺度卷积运算的深度学习方法获取的特征感受野有限,以及现有的方法复杂度过高的问题,提出一个... 眼底血管图像的自动分割对于多种眼科疾病的计算机辅助诊断具有重要作用.针对血管的尺度差异和图像噪声导致眼底血管图像分割困难、使用单一尺度卷积运算的深度学习方法获取的特征感受野有限,以及现有的方法复杂度过高的问题,提出一个融合结构化卷积和双重注意力机制的轻量级眼底图像分割网络.通过编码器增强、减少下采样次数和特征深度的编码-解码网络设计,实现参数量只有0.63M的轻量化网络.在编码阶段,提出一种结构化卷积方法,有效地避免了网络训练过拟合,提高了网络捕获差异化血管特征的能力;在解码阶段,采用基于空间和通道的双重注意力机制,使网络更加关注血管特征的上下文和几何空间信息,抑制病变等噪声的干扰.在DRIVE,CHASE_DB1和STARE数据集上进行实验的结果表明,所提网络图像分割的准确率分别为96.92%,97.57%和97.51%,灵敏度分别为83.68%,84.99%和84.87%,受试者曲线下的面积(AUC)分别为98.67%,99.05%和99.02%;并通过在DRIVE和STARE数据集上的交叉训练,验证了该网络的泛化能力. 展开更多
关键词 眼底图像分割 编码-解码网络 轻量级网络 结构化卷积 双重注意力机制
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基于注意力机制的U-Net眼底图像分割算法
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作者 张子旭 李嘉莹 +1 位作者 栾鹏鹏 彭圆圆 《计算机与现代化》 2024年第5期110-114,共5页
视网膜眼底血管的半径、宽度等是评估眼部疾病的重要指标,因此精确分割眼底图像具有十分重要的意义。为了有效辅助医生诊断眼部疾病,本文提出一种新的神经网络分割眼底血管图像,基本思想是通过改进传统的U-Net模型,借助一种注意力融合机... 视网膜眼底血管的半径、宽度等是评估眼部疾病的重要指标,因此精确分割眼底图像具有十分重要的意义。为了有效辅助医生诊断眼部疾病,本文提出一种新的神经网络分割眼底血管图像,基本思想是通过改进传统的U-Net模型,借助一种注意力融合机制,使用Transformer构建通道注意力机制和空间注意力机制,将2个注意力机制获取的信息进行融合,减少信息的丢失。此外,视网膜眼底图像的数量比较少,神经网络的系数比较大,训练时容易发生过拟合,所以引入DropBlock层解决此难题。在公开数据集DRIVE上面进行验证,与多种最新的方法进行对比,本文提出的方法获得最高的ACC值0.967和最高的F1值0.787。实验结果表明,本文提出的方法能够有效地分割眼底图像。 展开更多
关键词 视网膜眼底图像分割 注意力机制 DropOut层
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眼底图像半自动标注系统
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作者 章慧丰 侯君临 +2 位作者 邹海东 陆丽娜 冯瑞 《计算机系统应用》 2023年第7期65-74,共10页
近年来,由于人工智能在医疗领域的高速发展,科研人员对医学图像的需求量与日俱增.这些医学图像往往需要经过精细地标注之后才能够被投入使用.与自然图像相比,医学图像的数据标注工作更具专业性、复杂性.因此,医学图像面临着标注速率低... 近年来,由于人工智能在医疗领域的高速发展,科研人员对医学图像的需求量与日俱增.这些医学图像往往需要经过精细地标注之后才能够被投入使用.与自然图像相比,医学图像的数据标注工作更具专业性、复杂性.因此,医学图像面临着标注速率低、标注成本高等问题,从而导致带标签样本稀缺的困境.眼底图像作为一种重要的医学图像,能够实现绝大多数的眼科疾病筛查与初诊工作,如糖尿病视网膜病变、青光眼等,但也同样面临着标注困难的问题.针对这样的现状,本文设计并开发了一种高效的眼底图像半自动标注系统,该系统的创新点是能够对多种眼病进行半自动标注.针对眼底图像进行多种疾病的预测,预测结果的类型包括疾病分级和病灶分割,标注人员只需对生成的预测结果进行审核并修改,这一过程可以大大降低标注人员的工作量.此外,该系统包括用户管理、项目管理、图像管理、算法模型管理4个模块.通过这4个模块可以实现团队标注中的任务分配,标注进度数据可视化,标注结果快速导出等人性化功能.该系统极大提升了标注人员的标注效率和标注体验. 展开更多
关键词 眼底图像 标注系统 算法 多疾病 半自动标注
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一种改进的Criminisi眼底图像修复算法
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作者 曹浩杰 李郁峰 张权 《中北大学学报(自然科学版)》 CAS 2023年第2期176-181,192,共7页
为了抑制眼底图像中的光斑干扰,改善其图像质量,在Criminisi算法的基础上,通过优化亮度局部方差、引入亮度局部绝对值以及梯度相似度与亮度相似度,提出了一种新的眼底图像修复算法。为了增强算法鲁棒性,将经典Criminisi算法中的优先权... 为了抑制眼底图像中的光斑干扰,改善其图像质量,在Criminisi算法的基础上,通过优化亮度局部方差、引入亮度局部绝对值以及梯度相似度与亮度相似度,提出了一种新的眼底图像修复算法。为了增强算法鲁棒性,将经典Criminisi算法中的优先权公式由相乘改为相加;将亮度局部绝对差引入优先权计算公式中,提高优先权的合理性,利用亮度局部绝对值自适应地选择样本块的大小;引入梯度相似度与亮度相似度,修改了算法中图像块的匹配算法。通过与经典Criminisi算法以及其他同类改进算法对比,本文所提算法修复效果在修复区域与完好区域之间的过渡更加自然,修复痕迹更少,且更符合人眼的直观视觉感受与图像的构图特征;同时,峰值信噪比相比传统的Criminisi算法平均提高了2.0 dB,结构相似性与其他算法相比也均有所提升。 展开更多
关键词 眼底图像修复 Criminisi算法 亮度局部绝对值 图像相似度
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早产儿视网膜病变眼底检查方法及眼底图像特征研究进展
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作者 李萌 张坚 严宏 《国际眼科杂志》 CAS 北大核心 2023年第5期783-786,共4页
早产儿视网膜病变(ROP)是可预防的儿童期失明主要原因,具有筛查难、诊断难及客观评估难等特点。ROP筛查有多种方式,包括各种接触或非接触成像设备、基于智能手机的眼底照相、基于人工智能的眼底图像分析等。ROP诊断是基于对ROP整个视网... 早产儿视网膜病变(ROP)是可预防的儿童期失明主要原因,具有筛查难、诊断难及客观评估难等特点。ROP筛查有多种方式,包括各种接触或非接触成像设备、基于智能手机的眼底照相、基于人工智能的眼底图像分析等。ROP诊断是基于对ROP整个视网膜眼底的可视化和记录,也是后续筛查、治疗评估的基础。眼底筛查对早期识别非常关键,有助于早期发现和及时转诊。通过分析总结ROP眼底图像特征,可能发现其潜在的特征规律,及时有针对性地预防和治疗。人工智能可促进ROP筛查的自动化、可量化和客观诊断。本文综述目前临床上常用的ROP眼底检查方法及眼底图像特征规律,总结人工智能用于ROP自动诊断的最新研究进展。 展开更多
关键词 早产儿视网膜病变 间接检眼镜 广角数码视网膜成像系统 眼底图像特征 人工智能
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FKN、MIP-1α、MCP-1在糖尿病视网膜病变患者中的表达及其与眼底图像特征、临床分期的相关性研究
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作者 王康 孔晓路 《医学理论与实践》 2023年第22期3906-3908,共3页
目的:探讨FKN、MIP-1α、MCP-1在糖尿病视网膜病变患者中的表达及其与眼底图像特征、临床分期的相关性。方法:选取2021年1月—2022年1月在我院接受治疗的110例DR患者作为研究组,选取同期的健康体检者60例作为对照组,采用免疫发光法检测... 目的:探讨FKN、MIP-1α、MCP-1在糖尿病视网膜病变患者中的表达及其与眼底图像特征、临床分期的相关性。方法:选取2021年1月—2022年1月在我院接受治疗的110例DR患者作为研究组,选取同期的健康体检者60例作为对照组,采用免疫发光法检测两组的MIP-1水平,采用ELISA法检测两组的MCP-1α、FKN水平,对研究组患者进行DR临床分期,观察两组及不同临床分期患者血清FKN、MIP-1α、MCP-1水平差异,采用Pearson相关分析法分析DR患者血清FKN、MIP-1α、MCP-1水平与临床分期的相关性。观察DRⅣ期患者的眼底图像特征。结果:研究组血清FKN、MIP-1α、MCP-1水平均高于对照组(P<0.05);根据临床分期标准,Ⅰ期40例,Ⅱ期24例,Ⅲ期34例,Ⅳ期12例,不同临床分期患者血清FKN、MIP-1α、MCP-1水平比较存在统计学差异(P<0.05);Pearson相关分析结果显示,DR患者血清FKN、MIP-1α、MCP-1水平与临床分期均存在相关性(P<0.05);彩色照相诊断为Ⅳ期患者眼底改变为毛细血管扩张迂曲、珊瑚状新生血管及斑片状出血。结论:DR患者血清FKN、MIP-1α、MCP-1与DR的临床分期密切相关,三项指标在DR的损伤机制中具有协同作用,对DR患者的免疫机制和治疗具有一定的指导意义。同时7方位彩色眼底照相法可对糖尿病患者进行DR分期,临床可根据DR患者血清学指标和7方位彩色眼底图像特征判断其病情严重程度。 展开更多
关键词 FKN MIP-1Α MCP-1 糖尿病视网膜病变 眼底图像特征 临床分期 相关性
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基于多角度分析统计的眼底图像微动脉瘤自动检测
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作者 马莹 张旭刚 姚军平 《计算技术与自动化》 2023年第4期93-98,共6页
糖尿病视网膜病变(DR)是新增失明的主要原因,而视网膜微动脉瘤(MA)是糖尿病视网膜病变的早期临床表现之一。然而,由于微动脉瘤体积小,与周围背景的对比度差,很难用肉眼直接观察出来。本文提出了一种基于多角度分析统计的特征提取方法,... 糖尿病视网膜病变(DR)是新增失明的主要原因,而视网膜微动脉瘤(MA)是糖尿病视网膜病变的早期临床表现之一。然而,由于微动脉瘤体积小,与周围背景的对比度差,很难用肉眼直接观察出来。本文提出了一种基于多角度分析统计的特征提取方法,每种预处理方法作为一个角度提取一组特征,利用多层感知机分类器(MLP)进行分类,最后对所有的分类统计求均值。该方法在e-ophtha-MA数据库上进行了评估,并获得了较高的灵敏度。使用FROC指标,最终平均得分为0.510,灵敏度为0.91,AUC值为0.98,与现有最先进的方法相当。实验证明,本文提出的基于多角度分析统计提取微动脉瘤的方法增强了MA的识别能力,有利于分类,提高了检测性能。 展开更多
关键词 眼底图像 微动脉瘤 多角度分析统计
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基于超参数优化的TransCNN眼底图像分类算法
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作者 王小芳 余柯欣 +3 位作者 王张怡 王剑华 王静 穆楠 《中国医学物理学杂志》 CSCD 2023年第6期672-682,共11页
针对深度学习模型参数多、随机、训练时间长,眼底图像病变处交织重叠、数据集样本不均等问题,提出基于超参数优化的TransCNN(Deho-TransCNN)眼底图像分类算法。该算法以TransCNN网络模型为基础,利用差分进化算法分别对模型网络权重进行... 针对深度学习模型参数多、随机、训练时间长,眼底图像病变处交织重叠、数据集样本不均等问题,提出基于超参数优化的TransCNN(Deho-TransCNN)眼底图像分类算法。该算法以TransCNN网络模型为基础,利用差分进化算法分别对模型网络权重进行初始化寻优和对模型进行超参数组合实现参数自适应优化;最后利用MEB-KSVM对眼底病变图像进行多分类。实验结果表明,改进算法的准确率、敏感性、特异性以及AUC值最优,分别为0.947、0.926、0.937、0.945,与文中9种传统算法比较,分别平均提升5.6%、6.4%、5.1%、7.9%;改进算法检测时间最低,与最佳算法改进CNN相比,平均检测时间降低158.3%。改进算法在一定程度上提升图像多分类效果,降低图像检测时间,对图像多分类处理有一定泛化能力。 展开更多
关键词 眼底图像 差分进化算法 TransCNN 超参数优化 MEB-KSVM
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真彩眼底图像分析系统软件1.0版的研制 被引量:1
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作者 周浩 李云岗 +3 位作者 周韵秋 施鹏飞 蔡季平 王志英 《第二军医大学学报》 CAS CSCD 北大核心 1997年第4期385-387,共3页
真彩眼底图像分析系统软件1.0版的研制周浩李云岗△周韵秋施鹏飞△蔡季平王志英眼底图像计算机分析是本世纪80年代兴起的一项新技术,它对眼底形态学观察具有客观、可重复和可靠三方面的优点[1,2]。以往的眼底镜检查、眼底照... 真彩眼底图像分析系统软件1.0版的研制周浩李云岗△周韵秋施鹏飞△蔡季平王志英眼底图像计算机分析是本世纪80年代兴起的一项新技术,它对眼底形态学观察具有客观、可重复和可靠三方面的优点[1,2]。以往的眼底镜检查、眼底照相、眼底荧光素造影未能对眼底的结构... 展开更多
关键词 眼底图像 图像分析 真彩眼底图像 软件
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湿热内蕴证、肝郁脾虚证非酒精性脂肪性肝病患者眼底图像特征分析 被引量:2
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作者 俞晓菡 余上海 +4 位作者 惠梦雨 高悦 刘平 李舰 张华 《上海中医药杂志》 CSCD 2023年第2期94-100,共7页
目的运用机器学习方法分析非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)常见中医证型(湿热内蕴证、肝郁脾虚证)患者的眼底血管图像变化特征,以期为中医目诊及肝病证候分类提供客观依据。方法借助眼底照相机采集NAFLD患者、健康人群的眼底血管图像,同时收... 目的运用机器学习方法分析非酒精性脂肪性肝病(NAFLD)常见中医证型(湿热内蕴证、肝郁脾虚证)患者的眼底血管图像变化特征,以期为中医目诊及肝病证候分类提供客观依据。方法借助眼底照相机采集NAFLD患者、健康人群的眼底血管图像,同时收集性别、年龄等一般资料,以及临床症状信息,通过改进的U-Net模型分割眼底血管,采用计算机视觉技术提取血管颜色、形态及Haralick纹理特征,并以健康人群为对照运用决策树模型建立疾病预测模型。运用SPSS 26.0及R语言分析湿热内蕴、肝郁脾虚型NAFLD患者的眼底图像特征,以及眼底图像特征与一般资料、临床症状等影响因素间的相关性。结果①共纳入NAFLD患者126例,其中湿热内蕴证61例、肝郁脾虚证44例、无典型证21例,分别设为湿热内蕴组、肝郁脾虚组、无典型证组;纳入健康人110例,设为健康组。②基于决策树模型建立NAFLD疾病诊断模型,准确率为0.972,灵敏度为0.970,特异性为0.975,AUC为0.995,可有效用于对NAFLD患者眼底血管特征的分析。③在血管形态和颜色特征方面,与无典型证组比较,湿热内蕴及肝郁脾虚组血管总面积降低,细小分支比例、弯曲程度、细小分支弯曲程度升高(P<0.05)。在血管纹理特征方面,与无典型证组相比,湿热内蕴组角二阶矩升高、差分熵降低(P<0.05),肝郁脾虚组对比度、差分方差、差分熵降低,逆差距升高(P<0.05)。④共筛选得到NAFLD的6个常见症状,分别为乏力、口干、夜间睡眠不足、大便稀薄不成形、眼睛干涩及白天困倦欲睡。⑤相关性分析结果显示,NAFLD患者年龄与特征值角二阶矩、血管弯曲程度及逆差距呈正相关(P<0.05),与血管总面积、平均宽度、颜色强度方差、差分熵、相关性、熵、和熵及信息度量f13呈负相关(P<0.05);性别与血管细小分支弯曲程度呈负相关(P<0.05);眼睛干涩与血管总面积、平均宽度及信息度量f13呈负相关(P<0.05);大便稀薄不成形与血管弯曲程度、对比度及差分方差呈正相关(P<0.05),与逆差距呈负相关(P<0.05)。结论湿热内蕴证与肝郁脾虚证NAFLD患者眼底图像血管纹理存在特异性改变,可为基于眼底血管特征的NAFLD中医证候分类研究提供数据支撑。 展开更多
关键词 非酒精性脂肪性肝病 中医证候 中医诊断 机器学习 计算机视觉 眼底血管图像
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基于FA-Net的视网膜眼底图像质量评估 被引量:4
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作者 万程 游齐靖 +2 位作者 孙晶 沈建新 俞秋丽 《中华实验眼科杂志》 CAS CSCD 北大核心 2019年第8期608-612,共5页
目的提出一种基于人类视觉注意力机制的FA-Net网络结构以使卷积神经网络(CNN)更适用于眼病筛查系统中的图像质量评估。方法FA-Net主网络由VGG-19网络组成,本研究在该基础上将人类视觉注意力机制加入到CNN中,并在训练时使用迁移学习的方... 目的提出一种基于人类视觉注意力机制的FA-Net网络结构以使卷积神经网络(CNN)更适用于眼病筛查系统中的图像质量评估。方法FA-Net主网络由VGG-19网络组成,本研究在该基础上将人类视觉注意力机制加入到CNN中,并在训练时使用迁移学习的方法,使用ImageNet的权重初始化网络。注意力网络采用前景提取的方法,提取血管和疑似病灶点等感兴趣区域,并赋予感兴趣区域更高的权重来加强对感兴趣区域的学习。结果在训练FA-Net时,使用了2894张眼底图像。FA-Net在包含2170张眼底图像的测试集上,分类准确率达97.65%,其敏感度和特异性分别为0.978和0.960,曲线下面积(AUC)为0.995。结论FA-Net对比于其他CNN具有更优越的分类性能,能够更准确、高效地评估视网膜眼底图像质量。该网络考虑了人类视觉系统(HVS)和人类注意力机制,通过在VGG-19网络结构中加入注意力模块,在获得更好分类性能的同时也使分类结果更具有可解释性。 展开更多
关键词 眼底图像质量评估 眼底图像增强 卷积神经网络 深度学习
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彩色眼底图像视网膜血管分割方法研究进展 被引量:44
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作者 朱承璋 邹北骥 +4 位作者 向遥 严权峰 梁毅雄 崔锦恺 刘晴 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2015年第11期2046-2057,共12页
视网膜血管分割方法是眼科计算机辅助诊断和大规模疾病筛查系统的基础,文中讨论了基于彩色眼底图像的视网膜血管分割方法研究进展.概述了该领域的背景意义、常用标准库、性能衡量指标、采用的主要算法及其优缺点,旨在快速地引导研究人... 视网膜血管分割方法是眼科计算机辅助诊断和大规模疾病筛查系统的基础,文中讨论了基于彩色眼底图像的视网膜血管分割方法研究进展.概述了该领域的背景意义、常用标准库、性能衡量指标、采用的主要算法及其优缺点,旨在快速地引导研究人员了解本领域研究内容.视网膜血管分割方法可分为基于血管跟踪的方法、基于匹配滤波的方法、基于形态学处理的方法、基于形变模型的方法和基于机器学习的方法等5大类,各类方法都各有特点,为后期研究提供了基础.其中基于机器学习的方法是目前最重要的分割方法,以数据驱动的方式为眼科辅助诊断系统提供依据.尽管研究人员已经做了大量工作,视网膜血管分割依然有进一步提高精度和效率的空间.眼底图中其他生理结构和各种病灶的干扰,微小血管、视盘内血管、新生毛细血管网等的分割,都是血管分割问题中有待解决的难点. 展开更多
关键词 眼底图像 视网膜血管分割 计算机辅助诊断 糖尿病视网膜病变 数据驱动
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基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割 被引量:18
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作者 朱承璋 向遥 +3 位作者 邹北骥 高旭 梁毅雄 毕佳 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第3期445-451,共7页
提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分... 提出一种能有效分割眼底图像中视网膜血管的监督学习方法,为眼底图中的每个像素点构造一个包括局部特征、形态学特征和Gabor特征在内的39维特征向量,用以判定其是否为血管上的像素.在进行分类计算时,以分类回归树作为弱分类器对样本集分类,然后对AdaBoost分类器进行训练得到强分类器,并由此完成各个像素点的分类判定.基于国际公共数据库DRIVE的实验结果表明,该方法的平均精确度达到0.960 7,且敏感度和特异性均优于已有的基于监督学习的方法,适用于眼底图像的计算机辅助定量分析和疾病诊断. 展开更多
关键词 眼底图像 视网膜血管分割 分类回归树 ADABOOST
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眼底图像中黄斑中心与视盘自动检测新方法 被引量:9
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作者 郑绍华 陈健 +2 位作者 潘林 郭健 余轮 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2014年第11期2586-2592,共7页
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... 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。 展开更多
关键词 模式识别 眼底图像 黄斑 视盘 方向局部对比度 血管分割
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糖尿病视网膜病变眼底图像分类方法 被引量:9
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作者 梁平 熊彪 +3 位作者 冯娟娟 廖瑞端 汪天富 刘维湘 《深圳大学学报(理工版)》 EI CAS CSCD 北大核心 2017年第3期290-299,共10页
评述糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)眼底图像自动分类方法的研究进展.介绍基于局部病灶的分类方法和基于全局图像的分类方法.其中,基于局部病灶的分类方法主要是渗出物、出血点和微血管瘤病灶的检测,根据检测出的病灶类型... 评述糖尿病视网膜病变(diabetic retinopathy,DR)眼底图像自动分类方法的研究进展.介绍基于局部病灶的分类方法和基于全局图像的分类方法.其中,基于局部病灶的分类方法主要是渗出物、出血点和微血管瘤病灶的检测,根据检测出的病灶类型、数量和位置等信息进行DR分类;基于全局图像的分类方法是对图像全局特征信息进行分类.分析了常用数据集、各类方法优缺点和分类性能,指出尽管DR眼底图像自动分类已经有大量研究,但实现一个通用的DR自动分类系统在数据数量与质量、分类方法和系统性能等方面还有一定挑战. 展开更多
关键词 图像处理 眼底图像 糖尿病视网膜病变 计算机辅助诊断 自动检测 图像分类
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