卷积神经网络对视网膜血管的分割和青光眼的识别-研究论文

渗出液是失明的主要原因。 这些渗出物看起来像棉斑点。 由于渗出液增加造成的损害是湿性黄斑检测和视网膜病变。 因此，重要的诊断任务是寻找渗出液。 在本文中，我们使用阈值方法提取血管，并使用Curvelet变换过滤图像，并使用圆形霍夫曼变换方法检测视盘。 最后，我们采用自适应阈值法在眼底图像中检测渗出液，并使用轮廓边界跟踪算法进行边界检测。 基于眼视觉策略测量眼球的血管比率损伤率和损伤阶段。识别眼部疾病是一个复杂的过程，我们的方法通过使用具有特征提取过程的多分辨率分析而变得容易。 积极追求眼底图像中的纹理特征，以进行准确有效的青光眼分类。 在本文中，提出了一种新技术，即使用CURVELET变换提取能量纹理特征，该特征在不定义小波以满足条件的几何条件下可以访问，并且可以与WAVELET变换分析进行比较。 在多SVM分类器的扩展下，SVM分类器用于分类过程和特征排序过程。 这用于获得准确的结果。 在上述条件下，最终精度约为97.35％。