I detta papper presenteras en enkel, snabb och effektiv hybrid segmenteringsmetod för att extrahera kärlstrukturer i retinal fundus bilder. I grund och botten kombinerar detta hybrida tillvägagångssätt cirkulära och naiva Bayes klassificerare för att extrahera blodkärl i retinal fondus bilder. Den cirkulära metoden prover pixlar längs utvidgningscirklar centrerade vid den aktuella pixel och klassificerar den aktuella pixel som kärl eller nonvessel. En elimineringsteknik används sedan för att eliminera icke vesselfragment från den bearbetade bilden. Den naiva Bayes metoden som en övervakad teknik använder en mycket liten uppsättning funktioner för att segmentera näthinnekärl i retinala bilder. Den designade hybridmetoden utnyttjar de cirkulära och Bayesianska segmenteringsresultaten tillsammans för att uppnå bästa prestanda. Den uppnådda prestandan hos segmenteringsmetoderna testas på DROVE- och STAR-databaser för utvärdering. De föreslagna metoderna segmentera en retinal bild inom 1 s och uppnå ca 95% noggrannhet. Resultaten visar också att den föreslagna hybridmetoden är en av de enklaste och effektiva segmenteringsmetoderna bland de oövervakade och övervakade metoderna i litteraturen.
Cemal REF implementerade en hybrid segmentering metod som kombinerar Circular och Naive Bayes klassificering för att extrahera fartyg nätverk i retinal fondus bilder.
A simple hybrid method for segmenting vessel structures in retinal\\ fundus images
{'venue': None, 'journal': 'Turkish Journal of Electrical Engineering and Computer Sciences', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}