Syfte Syftet var att utveckla ett automatiserat screeningsystem för att analysera digitala färgretinalbilder för viktiga egenskaper hos icke-proliferativ diabetesretinopati (NPDR). Metoder Högpresterande förbehandling av färgbilderna utfördes. Tidigare beskrivna automatiserade bildanalyssystem användes för att upptäcka viktiga landmärken av näthinnans bild (optisk skiva, blodkärl och fovea). Rekursiva region växande segmenteringsalgoritmer i kombination med användning av en ny teknik, kallad "Moat Operator", användes för att automatiskt detektera funktioner i NPDR. Dessa egenskaper inkluderade blödningar och mikroaneurysmer (HMA), som behandlades som en grupp och utsöndrades hårt som en annan grupp. Känslighets- och specificitetsdata beräknades i jämförelse med en erfaren fundoscopist. Algoritmen för exsudatigenkänning tillämpades på 30 retinala bilder av vilka 21 innehöll exsudat och nio var utan patologi. Känsligheten och specificiteten för exudatdetektion var 88,5% respektive 99,7% jämfört med oftalmologen. HMA var närvarande i 14 retinala bilder. Algoritmen uppnådde en känslighet på 77,5 % och specificitet på 88,7 % för detektion av HMA. Slutsatser Fullt automatiserade datoralgoritmer kunde upptäcka hårda exsudat och HMA. I detta dokument presenteras uppmuntrande resultat i den automatiska identifieringen av viktiga inslag i NPDR.
Sinthanayotin m.fl. REF kombinerade Moat Operator med en rekursiv region växande segmenteringsalgoritm för att upptäcka EX.
Automated detection of diabetic retinopathy on digital fundus images.
{'venue': 'Diabetic medicine : a journal of the British Diabetic Association', 'journal': 'Diabetic medicine : a journal of the British Diabetic Association', 'mag_field_of_study': ['Medicine']}