【摘 要】
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有监督的学习方法用于视网膜血管分割须以专家手动标记好的视网膜血管为标准,存在训练样本获取困难且训练时间长等不足。针对这些缺点,提出一种基于特征组合的多模块无监督学
【机 构】
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福建医科大学基础医学院,福州大学数学与计算机科学学院
【基金项目】
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国家自然科学基金（No.71273053,No.11571074）;福建省自然科学基金（No.2018J01666）
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有监督的学习方法用于视网膜血管分割须以专家手动标记好的视网膜血管为标准,存在训练样本获取困难且训练时间长等不足。针对这些缺点,提出一种基于特征组合的多模块无监督学习方法,提取眼底图像素的不变矩、Hessian矩阵、相位一致性、Gabor小波变换、Candy边缘共18维特征向量,采用多模块k-means方法进行视网膜血管分割。实验结果表明,该方法简单,具有较好的准确度,且时间开销少。
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