En Bayesian metod med rumslig begränsning föreslås för kärl segmentering i näthinnan bilder. Den föreslagna modellen gör antagandet att den bakre sannolikheten för varje pixel är beroende av bakre sannolikheter för deras angränsande pixlar. En energifunktion definieras för den föreslagna modellen. Genom att tillämpa den modifierade nivåinställningen för att minimera den föreslagna energifunktionen kan vi identifiera blodkärl i näthinnans bild. Utvärdering av den utvecklade metoden görs på verkliga retinala bilder som kommer från DROVE-databasen och STARE-databasen. Prestandan analyseras och jämförs med andra publicerade metoder med hjälp av ett antal mått som inkluderar noggrannhet, känslighet och specificitet. Det föreslagna tillvägagångssättet har visat sig vara effektivt i dessa två databaser. Den genomsnittliga noggrannheten, känsligheten och specificiteten i DRIVE-databasen är 0,9529, 0,7513, respektive 0,9792, och för STARE-databasen 0,9476, 0,7147, respektive 0,9735. Prestandan är bättre än för andra segmenteringsmetoder för fartyg.
Xiao m.fl. REF implementerade en Bayesian metod med rumslig begränsning med nivåuppsättning för segmentering av näthinnekärl.
Bayesian Method with Spatial Constraint for Retinal Vessel Segmentation
{'venue': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'journal': 'Computational and Mathematical Methods in Medicine', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Medicine']}