【摘 要】
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糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病常见的并发症,早期若不重视,病患将出现视力损伤甚至失明。微血管瘤（MA）是DR最早期的症状,因此检测MA对DR的预防与早期治疗干预异常重要。目前临床上MA的诊断主要由医生直接进行评判,过程主观,极易导致误诊。利用计算机辅助诊断方式代替人工诊断,可以在提高检测准确率的同时有效降低医生的误检率,减少医疗资源的消耗。本文利用数字图像处理技术,从彩色眼底图像和眼底荧光素血
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糖尿病性视网膜病变（DR）是糖尿病常见的并发症,早期若不重视,病患将出现视力损伤甚至失明。微血管瘤（MA）是DR最早期的症状,因此检测MA对DR的预防与早期治疗干预异常重要。目前临床上MA的诊断主要由医生直接进行评判,过程主观,极易导致误诊。利用计算机辅助诊断方式代替人工诊断,可以在提高检测准确率的同时有效降低医生的误检率,减少医疗资源的消耗。本文利用数字图像处理技术,从彩色眼底图像和眼底荧光素血管造影（FFA）图像两种图像源入手,进行MA检测,帮助医生做出最终诊断。论文结构如下:（1）研究了DR和MA检测的理论基础与背景,包括公开数据集、特征融合与特征降维理论及方法、机器学习分类器模型、医学影像处理领域评价指标等。（2）提出了一种基于显著性检测与多特征建模的彩色眼底图像MA检测方法。首先使用基于流形排序的视觉显著性算法提取视场模板;结合灰度分析,基于形态学及频率调谐的区域检测,进行候选区域的提取和优化;提取几何形态、强度、对比度、纹理、多尺度高斯滤波响应、自适应滑动带检测器响应特征,利用稀疏主成分分析进行特征融合及特征降维,之后使用支持向量机得到真实可靠的病变区域。在E-ophtha测试数据集上,算法敏感度（Sen）、阳性预测率（PPV）和F1-score值分别为0.9501、0.9487和0.9498,在与已有方法的对比中表现更佳。（3）提出了一种基于多特征融合的FFA图像MA检测方法。基于多尺度块对比度度量进行MA视觉显著性特征图的提取,利用块图像模型进行稀疏表示特征的提取,接着通过SUSAN算子得到其边缘特征,然后基于相似矩阵将特征图像进行像素级的特征融合,得到最终的检测结果,Sen、PPV和F1-score值分别为0.8133、0.9496和0.8762,在各个指标上均取得了较好效果。（4）提出了一种多模态DR联合检测方法。利用同一患者两种图像源的主血管信息提取SURF特征向量,以欧氏距离作为相似性度量,后结合RANSAC测量实现二者的精确配准。通过变换矩阵得到两种图像拼接融合后的结果,并根据其检测情况全面给出患者的MA病变结果,为辅助诊断提供了很好的解决方案。
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