基于彩色眼底图像的视盘自动检测
目的：彩色眼底图像视盘自动检测可以为眼科疾病的大面积筛查提供有力的保障.视盘自动检测包括视盘定位和视盘分割. 方法：针对视盘定位时图像边缘高亮环影响定位的准确率这一现象,提出了一种有效的图像预处理方法;针对已有的视盘分割算法中存在的问题,提出了一种结合形态学、椭圆拟合及GVF(gradient vector flow)Snake的算法. 结果：在Messidor眼底图像数据库上进行实验,视盘定位准确率由原来没经过预处理的95.4％提升到了98.7％;视盘分割错误率与当前已知最好的算法相比由12.5％降低到了9.39％. 结论：实验结果表明,提出的眼底图像视盘自动检测方法准确率高、实用性强,可以用于眼科疾病的计算机辅助诊断.
眼科疾病 计算机辅助诊断 彩色眼底图像 视盘定位 视盘分割 图像预处理
张思剑 朱承璋 邹北骥
中南大学信息科学与工程学院,湖南 长沙 410083;”移动医疗”教育部-中国移动联合实验室,湖南 长沙410083;湖南省金融货币识别与自助服务平台工程技术研究中心,湖南 长沙 410083
国内会议
珠海
中文
267-271
2014-11-14（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）