資料介紹
眼底視網(wǎng)膜是唯一可用肉眼直接并集中觀察到動脈、靜脈與毛細血管的部位,因而眼底圖像成為醫(yī)生診斷眼底疾病及糖尿病、髙血壓、高血脂等疾病的重要依據(jù)。高質(zhì)量的眼底圖像是醫(yī)生對眼底疾病患者進行病情診斷與治療的前提。根據(jù)眼底相機采集到的視網(wǎng)膜圖像中眼底結(jié)枃淸晰度、圖像對比度等條件對眼底圖像質(zhì)量進行分類成為一個既具有研究價值又極具挑戰(zhàn)性的難點問題。首先簡述了眼底圖像質(zhì)量分類的硏究意義和實用價值,回顧了其發(fā)展歷史;然后介紹了方法分類、每類方法的基本思想并梳理了各類方法中代表性算法及其特點;之后針對用于眼底質(zhì)量分類的數(shù)據(jù)集,分析比較了主要眼底圖像質(zhì)量分類方法的性能。分析表明,傳統(tǒng)方法中依據(jù)眼底結(jié)構(gòu)特征判斷視網(wǎng)膜圖像質(zhì)量相較于通用圖像質(zhì)量參數(shù)更加客觀,而隨著神經(jīng)網(wǎng)絡與機器學習的出現(xiàn),在大數(shù)據(jù)驅(qū)動下,基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡的質(zhì)量分類方法在準確率與魯棒性方面性能更佳。最后對眼底圖像質(zhì)量分類未來的發(fā)展趨勢進行展望。
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