研究目的
提出一种简单而有效的血管类型分类方法，其原理是在局部尺度上动脉比静脉更亮，用于量化各种疾病的严重程度。
研究成果
所提出的DBA方法优于现有的最先进船舶类型分类方法，即使在图像质量较差的情况下仍能保持稳健性，在低对比度、光照不均匀及色彩变化的图像上展现出特别显著的效果。
研究不足
该方法在处理小而细的血管时可能面临挑战，这类血管通常比同类型血管显得更亮，仅凭强度进行分类具有难度。
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[IEEE 2018年第25届国际图像处理大会(ICIP) - 希腊雅典 (2018.10.7-2018.10.10)] 2018年第25届IEEE国际图像处理大会(ICIP) - 一种基于差分法的视网膜血管类型分类方法
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DOI：10.1109/ICIP.2018.8451834
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
血管类型分类是量化各类疾病严重程度的初步步骤。本文提出DBA方法——一种基于"局部尺度下动脉比静脉更亮"原理的简单高效血管分类技术。该方法通过比较每条血管主干红通道强度的加权局部差异与其相邻两条血管的对应值（该特征与血管校正氧容量高度相关，进而关联血管类型），在公开数据集INSPIRE-AVR和DRIVE上分别获得0.9217/0.9071的平均血管准确率及0.9602/0.9634的平均像素准确率，SiMES1数据集验证其对低对比度、非均匀光照及色彩变异图像具有特殊有效性。
作者：
Dejiang Xu，Gilbert Lim，Mong Li Lee，Wynne Hsu
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