研究目的
提出一种基于视网膜血管光学相干断层扫描（OCT）图像的自动贫血筛查方法。
研究成果
基于视网膜血管OCT图像的自动贫血筛查方法准确率达到0.8358，显示出临床应用的潜力。未来研究可采用其他特征提取方法和不同分类策略来提高准确性与效率，并通过大规模数据验证实验效果。
研究不足
该数据集包含40名受试者，未来可能需要更多受试者来验证实验。与其他分类器相比，DA分类器的分类准确率更高。
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用于贫血筛查的视网膜血管光学相干断层扫描图像
DOI：10.1007/s11517-018-1927-8
期刊：Medical & Biological Engineering & Computing
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
贫血是一种导致血液携氧能力降低的疾病。早期发现贫血对血液疾病的诊断和治疗至关重要。我们发现贫血患者的视网膜血管光学相干断层扫描（OCT）图像因血管内部物质吸光而呈现异常表现。本研究提出一种基于视网膜血管OCT图像的自动贫血筛查方法，该方法包含七个步骤：去噪、感兴趣区域（ROI）提取、分层分割、血管分割、特征提取、特征降维和分类。我们提出梯度与阈值算法进行ROI提取，并改进基于自适应种子点的区域生长算法用于血管分割。在特征提取前，我们还对血红蛋白浓度与OCT图像中血管内亮度和血管阴影的相关性进行了统计分析。共提取18个统计特征和118个纹理特征用于分类。本研究首次利用视网膜血管OCT图像进行贫血筛查。实验结果表明，所提方法的准确率为0.8358，显示该方法具有贫血筛查的临床应用潜力。
作者：
Zailiang Chen，Yufang Mo，Pingbo Ouyang，Hailan Shen，Dabao Li，Rongchang Zhao
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