Abstract Diabetesretinopati (DR) ökar gradvis driver efterfrågan av automatisk extraktion och klassificering av svårighetsgraden av sjukdomar. Blodkärlsextraktion från fondusbilden är en viktig och utmanande uppgift. Därför presenterar detta papper en ny, beräknings enkelt, och automatisk metod för att extrahera näthinnan blodkärl. Den föreslagna metoden omfattar flera grundläggande bildbehandlingsmetoder, nämligen kantförstärkning genom standardmall, bullerborttagning, tröskel, morfologisk drift och objektklassificering. Den föreslagna metoden har testats på en uppsättning retinala bilder. Näthinnans bilder samlades in från DRIVES databas och vi har använt robust prestandaanalys för att utvärdera noggrannheten. Resultaten från denna undersökning visar att den föreslagna metoden ger en genomsnittlig noggrannhet på omkring 97 %, känslighet på 99 %, specificitet på 86 % och prediktivt värde på 98 %, vilket är bättre än olika välkända tekniker.
År 2013, Badsha m.fl. REF presenterade automatiserad metod för att extrahera det retinala blodkärlet.
A New Blood Vessel Extraction Technique Using Edge Enhancement and Object Classification
{'venue': 'Journal of Digital Imaging', 'journal': 'Journal of Digital Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}