【摘 要】
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目的青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络(fully convolutional neura
【机 构】
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东北大学信息科学与工程学院,沈阳 110819;东北大学机器人科学与工程学院,沈阳 110819
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目的青光眼是导致失明的主要疾病之一,视盘区域的形状、大小等参数是青光眼临床诊断的重要指标。然而眼底图像通常亮度低、对比度弱,且眼底结构复杂,各组织以及病灶干扰严重。为解决上述问题,实现视盘的精确检测,提出一种视觉显著性的眼底图像视盘检测方法。方法首先,依据视盘区域显著的特点,采用一种基于视觉显著性的方法对视盘区域进行定位;其次,采用全卷积神经网络(fully convolutional neural network,FCN)预训练模型提取深度特征,同时计算视盘区域的平均灰度,进而提取颜色特征;最后,
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