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基于置信度计算的快速眼底图像视盘定位
  • ISSN号:1003-9775
  • 期刊名称:《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 时间:0
  • 分类:TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]中南大学信息科学与工程学院,长沙410083, [2]有色金属工业信息化与自动化工程技术研究中心,长沙410083, [3]中南大学湘雅二医院眼科,长沙410083
  • 相关基金:国家自然科学基金(61573380,61562029,61672542).
中文摘要:

眼底图像视盘定位是视盘分割的重要前提.针对视盘定位结果易受图像对比度的影响的问题,提出一种基于置信度计算的快速视盘定位方法.首先采用基于形态学变换的方法增强眼底图像中视盘、血管区域与图像背景的对比度,并根据图像增强结果中像素点的亮度特征初始定位视盘区域;然后运用局部滑动窗口扫描的方法,根据窗口内像素点亮度特征和其周围血管分布的特性计算候选区域的置信度,定位视盘区域.在不同的眼底图像公共数据上进行实验的结果表明,对于1341幅眼底图像,该方法能准确地定位其中1325幅图像的视盘区域,视盘定位准确率为98.8%,平均每幅图像耗时0.25s,优于现有的视盘定位方法,适用于眼底疾病的计算机辅助诊断.

英文摘要:

The optic disk localization is an important step before disk segmentation of fundus images.Sincethe optic disk localization can be easily influenced by the image contrast,we propose a fast optic disk localizationmethod based on confidence score computation.Firstly,we perform morphological transformationsto enhance the contrast between the optic disk and vessel regions from the background.According to the intensityfeatures of pixels in the enhanced image,we localize the disk region roughly.Then,we apply the localsliding window scanning method to roughly localize the disk region and compute the confidence score ofeach candidate region based on the pixel intensity features in the window and the neighborhood vessel propertiesto generate the optic disk localization result.We conducted experiments on several publicly availabledatasets.The results show that the proposed method can successfully localize1325optic regions among1341images,and achieves98.8%accuracy of the optic disk localization with each image consuming0.25s onaverage.The proposed method outperforms other existing optic disk localization methods and can be used incomputer-aided eye disease diagnosis.

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期刊信息
  • 《计算机辅助设计与图形学学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学技术协会
  • 主办单位:中国计算机学会
  • 主编:鲍虎军
  • 地址:北京2704信箱
  • 邮编:100190
  • 邮箱:jcad@ict.ac.cn
  • 电话:010-62562491
  • 国际标准刊号:ISSN:1003-9775
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2925/TP
  • 邮发代号:82-456
  • 获奖情况:
  • 第三届国家期刊奖提名奖
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,荷兰文摘与引文数据库,美国工程索引,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:24752