本文選題：機(jī)器學(xué)習(xí) + 視網(wǎng)膜　； 參考：《電子與信息學(xué)報(bào)》2017年08期

【摘要】：將機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用到視網(wǎng)膜血管分割當(dāng)中已成為一種趨勢(shì),然而選取什么特征作為血管與非血管的特征仍為眾所思考的問題。該文利用將血管像素與非血管像素看作二分類的原理,提出一種混合的5D特征作為血管像素與非血管像素的表達(dá),從而能夠簡(jiǎn)單快速地將視網(wǎng)膜血管從背景中分割開來(lái)。其中5D特征向量包括CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization),高斯匹配濾波,Hesse矩陣變換,形態(tài)學(xué)底帽變換,B-COSFIRE(Bar-selective Combination Of Shifted FIlter REsponses),通過將融合特征輸入SVM(支持向量機(jī))分類器訓(xùn)練得到所需的模型。通過在DRIVE和STARE數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)分析,利用Se,Sp,Acc,Ppv,Npv,F1-measure等常規(guī)評(píng)價(jià)指標(biāo)來(lái)檢測(cè)分割效果,其中平均準(zhǔn)確率分別達(dá)到0.9573和0.9575,結(jié)果顯示該融合方法比單獨(dú)使用B-COSFIRE或者其他目前所提出的融合特征方法更準(zhǔn)確有效。
[Abstract]:It has become a trend to apply machine learning to retinal vascular segmentation. However, the selection of features as the characteristics of blood vessels and non-vessels is still a question of concern. Based on the principle of treating vascular pixels and non-vascular pixels as two categories, this paper presents a hybrid 5D feature as the expression of vascular pixels and non-vascular pixels, so that the retinal vessels can be separated from the background easily and quickly. Among them, 5D feature vectors include CLAHE(Contrast Limited Adaptive Histgram equalization, Gao Si matched filter and Hesse matrix transformation, morphological bottom hat transform, B-COSFIREB Bar-selective Combination Of Shifted FIlter reconstruction, and the needed models are obtained by training the fusion features into SVM (support vector machine) classifier. Based on the experimental analysis in DRIVE and STARE database, the segmentation effect is detected by using conventional evaluation indexes, such as DRIVE and STARE. The average accuracy is 0.9573 and 0.9575 respectively. The results show that the proposed fusion method is more accurate and effective than using B-COSFIRE alone or other existing fusion feature methods.
【作者單位】： 北京工業(yè)大學(xué)信息學(xué)部;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(61201360)~~
【分類號(hào)】：R770.4;TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1878765