Abstract-This paper presenterar en ny övervakad metod för att upptäcka blodkärl i digitala näthinnebilder. Denna metod använder ett neuralt nätverk (NN) schema för pixel klassificering och beräknar en 7-D vektor som består av grå nivå och moment invarianter-baserade funktioner för pixel representation. Metoden utvärderades i de allmänt tillgängliga DROVE- och STAR-databaserna, som används i stor utsträckning för detta ändamål, eftersom de innehåller retinala bilder där kärlstrukturen är exakt markerad av experter. Metodprestanda på båda uppsättningarna av testbilder är bättre än andra befintliga lösningar i litteraturen. Metoden visar sig vara särskilt korrekt för detektering av fartyg i STAR-bilder. Dess tillämpning på denna databas (även när NN utbildades i DRIVE-databasen) överträffar alla analyserade segmenteringsmetoder. Dess effektivitet och robusthet med olika bildförhållanden, tillsammans med dess enkelhet och snabba genomförande, gör detta förslag blodkärl segmentering lämplig för retinal bild dator analyser såsom automatiserad screening för tidig diabetesretinopati detektion.
REF tillämpade neurala nätverk för att klassificera en 7-feature uppsättning som består av grå-nivå och moment invariant-baserade funktioner.
A New Supervised Method for Blood Vessel Segmentation in Retinal Images by Using Gray-Level and Moment Invariants-Based Features
{'venue': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'journal': 'IEEE Transactions on Medical Imaging', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}