ABSTRACT Detta dokument presenterar en övervakad funktion inlärningsmetod för att lära sig diskriminativa och kompakta deskriptorer för drusen segmentering från retinala bilder. Denna metod kombinerar generaliserad låg rang approximation av matriser med övervakade mångfaldig legalisering för att lära sig nya funktioner från bild fläckar prov från retinala bilder. De inlärda funktionerna är nära relaterade till drusen och potentiellt fri från information som är överflödig när det gäller att skilja drusen från bakgrunden. Den lärda funktionen representationer är sedan vektoriserade och används för att träna en stöd vektor maskin (SVM) klassificerare. Slutligen används den erhållna SVM-klassificeringen för att klassificera pixlarna i testbilderna som drusen eller icke-drusen. Den föreslagna metodens prestanda valideras i databaserna STAR och DRIVE, där den uppnår en genomsnittlig känslighet/specifikitet/noggrannhet på 90,03%/97,06%/96,92% respektive 87,41%/94,93%/94,81%. Vi jämför också experimentellt den föreslagna metoden med flera representativa state-of-the-art drusen segmentering tekniker och finner att det genererar överlägsen noggrannhet. INDEX TERMS Åldersrelaterade makuladegeneration, drusen segmentering, funktionsinlärning, retinala bilder.
Ren och al. REF kombinerade en generaliserad låg-rank approximation av matriser med övervakade mångfaldig legalisering för att lära sig nya funktioner för drusen segmentering från retinala bilder.
Drusen Segmentation From Retinal Images via Supervised Feature Learning
{'venue': 'IEEE Access', 'journal': 'IEEE Access', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}