关于利用卷积神经网络进行视网膜血管分割及青光眼识别的研究论文

简介：
本研究探讨了采用卷积神经网络技术对视网膜血管进行精确分割，并在此基础上开发模型以辅助青光眼早期识别的方法和成效。 渗出液是导致失明的主要原因之一。这些渗出物看起来像棉斑点，并由于其增加而造成的损害包括湿性黄斑病变及视网膜病变。因此，在诊断过程中，寻找并识别渗出液是非常重要的任务。 本段落提出了一种新的方法来检测眼底图像中的渗出液。该方法首先使用阈值技术提取血管结构，并应用Curvelet变换对图像进行处理以过滤噪声和不相关信息。接着采用圆形霍夫曼变换（Hough Transform）定位视盘，以便进一步分析周围区域的状况。 为了更精确地识别渗出物的位置及其边界，我们采用了自适应阈值方法以及轮廓跟踪算法来检测并描绘其具体位置。通过这种方法可以基于眼视觉策略测量眼球血管损伤的程度和阶段。 此外，在青光眼分类方面，积极寻找眼底图像中的纹理特征有助于提高准确性与有效性。文中提出了一种新技术，即利用Curvelet变换提取能量纹理特征，并将其用于多支持向量机（SVM）分类器中进行疾病检测及特征排序过程的优化处理。这一方法使得在不定义小波以满足特定几何条件下也可以访问到所需的特性信息。 最后，在上述技术框架下，该研究达到了大约97.35%的最终精度水平，表明了其对于准确识别眼部疾病的潜在价值和实用性。