基于特征增强的高血压视网膜病变分类方法研究

分享到

【获取途径】超星期刊网
【作者】刘国强，卓广平，汪扬，阚玉常，张光华
【刊名】智能计算机与应用
【作者单位】¹太原师范学院计算机科学与技术学院；²太原学院智能与自动化系
【年份】2023
【卷号】第13卷
【期号】第12期
【页码】144-148
【ISSN】2095-2163
【关键词】高血压视网膜病变分类眼底图像特征增强图像色彩空间 DenseNet模型
【摘要】高血压视网膜病变是由高血压所引起的眼底疾病，传统分类方法主要是基于区域特征进行分析，识别依据较为单一，准确度不高。为提高分类准确度，本文提出了一种基于特征增强机制的高血压视网膜病变分类方法，设计了基于不同图像色彩空间的眼底图像特征增强方法，增强眼底照片中的病灶特征，提高模型的输入特征值，将处理后的图片输入改进的DenseNet模型中进行分类，从而提高高血压视网膜病变分类的准确度。采用公开数据集OIA-ODIR对本文提出的基于特征增强的高血压视网膜病变分类方法进行测试，其敏感性、特异性、准确率分别...
【基金】山西省自然科学基金
【文献类型】期刊