ABSTRACT Eftersom mikroaneurysmer (MAs) kan ses som de tidigaste lesioner i diabetesretinopati, spelar dess detektion en avgörande roll för diagnosen diabetesretinopati. Under de senaste åren har många maskininlärningsmetoder utvecklats för MA-detektion. Generellt är MA kandidater först identifieras och sedan en uppsättning funktioner för dessa kandidater extraheras. Slutligen tillämpas maskininlärningsmetoder för kandidatklassificering. I detta papper presenterar vi en ny oövervakad klassificeringsmetod baserad på gles bakre hjärnartär (PCA) för MA-detektion. Eftersom det inte behöver överväga en icke-MA utbildning uppsättning, klass obalans problem kan undvikas. Dessutom kan effektiva funktioner väljas på grund av egenskaperna hos gles PCA, som kombinerar den elastiska nätet straff med PCA. Samtidigt införs en enda T 2-statistik, och kontrollgränsen kan bestämmas för att automatiskt skilja äkta MA från falska kandidater. Experimentella resultat på retinopati online utmaning konkurrensdatabas visar effektiviteten av vår föreslagna metod. INDEX TERMS Diabetesretinopati, mikroaneurysm detektion, gles PCA, oövervakad klassificering.
Zhou m.fl. REF presenterade en oövervakad klassificeringsmetod för MA-detektion baserad på gles bakre hjärnartär, som inte beaktar icke-MA-utbildningsset.
Automatic Microaneurysm Detection Using the Sparse Principal Component Analysis-Based Unsupervised Classification Method
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}