研究目的
开发一种能够从视网膜扫描中排除伪影的方法，以提高从视网膜扫描中自动检测疾病特征的准确性。
研究成果
该框架在从SLO图像中分割真实视网膜区域方面达到了92%的准确率，这是实现计算机辅助疾病诊断的关键第一步。
研究不足
该研究专注于从SLO图像中排除伪影以更好地诊断视网膜疾病，但并未直接涉及特定视网膜疾病的检测。
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[IEEE 2019国际微波光子学专题会议(MWP) - 加拿大安大略省渥太华(2019.10.7-2019.10.10)] 2019国际微波光子学专题会议(MWP) - 中红外集成微波光子学中的自由载流子等离子体GeSn调制器
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DOI：10.1109/MWP.2019.8892134
出版年份：2019
更新时间：2025-09-19 17:13:59
摘要：
扫描激光检眼镜（SLO）可用于视网膜疾病的早期检测。随着最新筛查技术的出现，使用SLO的优势在于其宽视野，能够成像视网膜的大部分区域，从而更好地诊断视网膜疾病。然而，在成像过程中，睫毛和眼睑等伪影也会与视网膜区域一起被成像。这给如何排除这些伪影带来了巨大挑战。本文提出了一种基于图像处理和机器学习方法的新颖技术，可从SLO图像中自动提取真实的视网膜区域。为降低图像处理任务的复杂性并提供便捷的原始图像模式，我们根据区域大小和紧凑度将像素分组为不同的区域，称为超像素。该框架随后计算反映纹理和结构信息的图像特征，并对视网膜区域和伪影进行分类。实验评估结果表明，该方法整体准确率达到92%，性能良好。
作者：
Muhammad Salman Haleem，Liangxiu Han，Jano van Hemert，Baihua Li，Alan Fleming
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