【摘 要】
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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是导致糖尿病病人失明的主要原因之一,早期诊断这种疾病对预防失明至关重要。硬性渗出（Hard Exudates,HEs）是视网膜病变早期的临床症状之一,是非增生性糖尿病视网膜病变（NPDR）的重要可见体征之一,HEs的检测结果为DR的早期诊断提供了重要依据。本文使用DIARETDB 1数据集,该数据集的图像来自于Kuopio大学医院,
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糖尿病视网膜病变（Diabetic Retinopathy,DR）是导致糖尿病病人失明的主要原因之一,早期诊断这种疾病对预防失明至关重要。硬性渗出（Hard Exudates,HEs）是视网膜病变早期的临床症状之一,是非增生性糖尿病视网膜病变（NPDR）的重要可见体征之一,HEs的检测结果为DR的早期诊断提供了重要依据。本文使用DIARETDB 1数据集,该数据集的图像来自于Kuopio大学医院,是在不同的图像噪声和照明异常情况下获得的眼底图像。本文深入研究了眼底图像硬性渗出的分割方法,提出了从粗到精的两阶段分割策略,实现了硬性渗出的精确分割。主要工作如下:（1）为了防止视盘对硬性渗出分割的干扰,实现了一种新的视盘分割方法。首先基于视盘的高亮度特性定位视盘,然后利用感兴趣区域检测、凸包计算等方法计算出视盘的大致区域,最后使用超像素分割和霍夫变换进一步分割出视盘。实验表明该方法能够准确分割出视盘,为硬性渗出的精准分割奠定了基础。（2）深入研究了多种硬性渗出分割方法,如超像素分割、k-means聚类和小波变换等,通过实验对比,分析各方法的优缺点,最终采用了形态学方法对硬性渗出粗分割。为了解决图像光照条件不均匀和对比度低的问题,提出了一种基于反锐化掩膜的方法,结合亮度归一化来调整光照效果,并在光照较亮和较暗双通道下利用形态学重构方法提取硬性渗出候选区域。该方法在尽可能多的得到硬性渗出候选区域的同时,引入的噪声或者伪病灶比较少,为之后特征池的构建和硬性渗出的精确分割打下基础。（3）针对病灶候选区域分别实现了基于支持向量机的分割方法和基于卷积神经网络的分割方法,并在此基础上,提出了集成CNN特征的硬性渗出分割方法。该方法首先融合CNN特征和特征池中的特征,构建集成的特征描述向量,再使用支持向量机分类。实验结果表明基于集成CNN特征的硬性渗出分割方法,明显优于支持向量机的分割方法和卷积神经网络的分割方法。
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