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题名视觉显著性的眼底图像视盘检测
被引量：3
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作者
吕鹏飞
王莹
王思齐
于晓升
吴成东
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机构
东北大学信息科学与工程学院
东北大学机器人科学与工程学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2021年第9期2293-2304,共12页
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基金
国家自然科学基金项目(61701101,61973063,U1713216,61901098,61971118)
中央高校基本科研业务费专项资金资助(N2026005,N181602014,N2026004,N2026006,N2026001,N2011001)。
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文摘
目的青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络(fully convolutional neural network,FCN)预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,将深度特征、视盘区域的颜色特征和背景先验信息融合到单层元胞自动机(single-layer cellular automata,SCA)中迭代演化,实现眼底图像视盘区域的精确检测。结果在视网膜图像公开数据集DRISHTI-GS、MESSIDOR和DRIONS-DB上对本文算法进行实验验证,平均相似度系数分别为0.965 8、0.961 6和0.971 1;杰卡德系数分别为0.934 1、0.922 4和0.937 6;召回率系数分别为0.964 8、0.958 9和0.967 4;准确度系数分别为0.996 6、0.995 3和0.996 8,在3个数据集上均可精确地检测视盘区域。实验结果表明,本文算法精确度高,鲁棒性强,运算速度快。结论本文算法能够有效克服眼底图像亮度低、对比度弱及血管、病灶等组织干扰的影响,在多个视网膜图像公开数据集上进行验证均取得了较好的检测结果,具有较强的泛化性,可以实现视盘区域的精确检测。
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关键词
眼底图像
显著性检测
特征融合
视盘检测
DRISHTI-GS
MESSIDOR
DRIONS-DB
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Keywords
fundus image
saliency detection
feature fusion
optic disc detection
DRISHTI-GS
MESSIDOR
drionsdb
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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