Abstract-I detta papper föreslår vi en automatisk metod för att upptäcka mikroaneurysmer i näthinnefotografier. Mikroaneurysmer är de vanligaste och de första lesioner som uppträder som en följd av diabetesretinopati. Så, deras upptäckt är nödvändig för både screening patologi och uppföljning (progressionsmätning). Att automatisera denna uppgift, som för närvarande utförs manuellt, skulle ge mer objektivitet och reproducerbarhet. Vi föreslår att upptäcka dem genom att lokalt matcha en lesion mall i subband av våget förvandlade bilder. För att förbättra metodens prestanda har vi sökt efter den bäst anpassade vågen inom ramen för lyftplanen. Optimeringsprocessen är baserad på en genetisk algoritm följt av Powells riktningsinställning. Resultaten utvärderas på 120 retinal bilder analyseras av en expert och den optimala våget jämförs med olika konventionella moder vågetter. Dessa bilder är av tre olika former: det finns färgfotografier, gröna filtrerade fotografier och angiografer. Beroende på avbildningsmodaliteten upptäcktes mikroaneurysmer med en känslighet på 89,62 %, 90,24 % och 93,74 % respektive ett positivt prediktivt värde på 89,50 %, 89,75 % respektive 91,67 %, vilket är bättre än tidigare publicerade metoder.
Quellec m.fl. REF föreslog en vågetttransform för upptäckt av mikroaneurysmer i näthinnefotografier, genom att matcha en lesionsmall i underband av våget transformerade bilder.
Optimal Wavelet Transform for the Detection of Microaneurysms in Retina Photographs
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Medicine', 'Computer Science']}