计算机应用

作者：陈莉, 陈晓云

单位：1. 福建医科大学 基础医学院, 福州 350108;2. 福州大学 数学与计算机科学学院, 福州 350116

关键词：硬性渗出物,鲁棒主成分分析,局部熵,背景估计,彩色眼底图像

基金：国家自然科学基金资助项目（71273053，11571074）；福建省自然科学基金资助项目（2018J01666）。

针对眼科医生诊断眼底图像工作耗时且易出错的问题，提出一种无监督的眼底图像硬性渗出物检测方法。首先，通过形态学的背景估计方法去除血管、暗病变区域和视盘；然后，以图像亮度通道为初始图像，利用硬性渗出物在眼底图像中的局部性和稀疏性，结合局部熵和鲁棒主成分分析方法分解得到低秩矩阵和稀疏矩阵；最后，归一化稀疏矩阵得到硬性渗出物区域。实验结果显示，在e-ophtha EX和DIARETDB1公开数据库上，所提方法在病灶水平上灵敏性为91.13%和特异性为90%，在图像水平上准确率为99.03%，平均运行时间0.5 s；与支持向量机（SVM）和K-means方法相比灵敏性高且耗时少。

来源：2019年第7期

《计算机应用》期刊编辑部

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