【摘 要】
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针对人工手动提取视网膜血管工作量大,主观性强等问题,本文提出了一种将区域生长思想、脉冲耦合神经网络(PCNN)、高斯滤波器组及Gabor滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首
【机 构】
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三峡大学计算机与信息学院,湖北省水电工程智能视觉监测重点实验室(三峡大学),三峡大学第一临床医学院超声科
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61402259,61272236,U1401252);宜昌市科技局项目(A19-302-13)~~
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针对人工手动提取视网膜血管工作量大,主观性强等问题,本文提出了一种将区域生长思想、脉冲耦合神经网络(PCNN)、高斯滤波器组及Gabor滤波器相结合的视网膜血管分割方法。首先将二维高斯滤波器组、二维Gabor匹配滤波器相结合,对视网膜血管区域进行形态匹配增强,提升血管与背景的对比度。然后将带有快速连接机制的PCNN与区域生长思想相结合,每次从未处理的像素点中选取亮度最大的作为种子,使用自适应的连接系数及停止条件,实现眼底图像中血管的自动分割。整个算法在DRIVE眼底数据库上的实验结果显示,平均准确度、灵敏
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