研究目的
开发一种用于眼底图像中玻璃膜疣检测的自动化方法，作为年龄相关性黄斑变性（AMD）的指示标志。
研究成果
采用基于Gabor滤波器特征并结合支持向量机与K近邻分类器，同时运用遗传算法进行特征选择的方法，实现了98.7%的最高准确率。这表明该方法在自动检测玻璃膜疣及早期发现年龄相关性黄斑变性（AMD）方面具有良好前景。
研究不足
由于这些方法应用于不同的数据库，因此无法直接比较其性能。
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基于Gabor滤波器特征并结合PCA与GA的视网膜眼底图像玻璃膜疣检测分析
DOI：10.14419/ijet.v7i1.8969
期刊：International Journal of Engineering & Technology
出版年份：2018
更新时间：2025-09-04 15:30:14
摘要：
人眼可能受到多种疾病的影响。年龄相关性黄斑变性（AMD）是其中一种，主要发生于50岁之后。该病的特征是出现被称为玻璃膜疣的黄色斑点。本研究开发了一种眼底图像中玻璃膜疣的自动检测方法，并在70张图像（包括30张正常图像和40张含玻璃膜疣的图像）上进行了测试。通过主成分分析（PCA）进行数据降维和遗传算法（GA）进行数据选择，评估了支持向量机（SVM）和K近邻（KNN）分类器的性能。性能评估指标包括准确率、灵敏度、特异度、误分类率、阳性预测率、阴性预测率和约登指数。当采用遗传算法进行数据选择时，该方法达到了98.7%的最高准确率。
作者：
Sheela. N.，L. Basavaraj
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