Matlab代码对RetinalVesselDection的影响-视网膜血管病变

简介：
本研究探讨了MATLAB编程在视网膜血管检测中的应用，特别关注其对于识别和分析视网膜血管病变的影响。通过优化算法提高诊断准确性。 在糖尿病的诊断过程中，视网膜血管病变检查扮演着至关重要的角色，在西方国家中，糖尿病是导致失明的主要原因之一。该检查采用光学技术获取眼球数字图像而不对眼睛造成伤害或侵犯人体。然而，从这些图像中分离出视网膜血管的任务对于训练有素的专业人员来说也是一项耗时且具有挑战性的任务。因此引入机器学习方法以实现自动化处理过程，并提高这一诊断步骤的效率。 本报告结合了图像处理和机器学习技术来研究如何有效进行视网膜血管分割问题。首先，我们利用预处理手段减少原始眼球图像中的噪声干扰；接着构建分类器模型，该分类器基于专家绘制的手动标记视网膜血管作为训练数据集，以提高自动识别的准确性。 为了实现这一目标，采用了K最近邻（K-NN）和支持向量机（SVM）两种机器学习算法。同时我们还通过改进后的K-NN方法来进一步提升效果。在使用K-NN时，我们尝试了不同的距离度量方式来探索不同眼球图像特征的重要性；而对于SVM，则是在理论基础上进行了理解，并借助Python的PyML库实现了具体应用。 最后，为了评估这些算法的效果，我们将自动分类结果与专家的手绘标记图进行比较以计算误差率。结果显示两种方法的错误率均约为6%左右。其中K-NN模型是基于课堂学习的知识用Matlab编写完成的；而SVM则是在理解了理论框架之后通过Python库实现的。 综上所述，本研究展示了如何利用机器学习技术提高视网膜血管病变检查过程中的效率和准确性，并为后续相关工作提供了有价值的参考。