高玮玮
- 作品数:21 被引量:65H指数:6
- 供职机构:上海工程技术大学机械工程学院更多>>
- 发文基金:中央高校基本科研业务费专项资金江苏省普通高校研究生科研创新计划项目国家高技术研究发展计划更多>>
- 相关领域:自动化与计算机技术医药卫生理学机械工程更多>>
- 眼底图像分割算法及应用研究
- 图像分割技术一直是医学图像处理与分析领域的研究热点与难点。眼底图像中糖尿病视网膜病变(简称“糖网”)早期病灶的分割属于弱信号提取,由于眼底图像具有特征复杂的特点以及糖网病灶特征具有的多样性等原因使得对眼底图像中糖网早期病...
- 高玮玮
- 关键词:眼底照相机眼底图像糖尿病视网膜病变微动脉瘤硬性渗出
- 眼底图像中硬性渗出自动检测方法的对比被引量:8
- 2013年
- 为寻求满足临床需求的硬性渗出自动检测方法,从而构建出基于眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,在利用O tsu阈值分割结合数学形态学快速提取出视盘的基础上,提出了两种硬性渗出自动检测方法(基于数学形态学的硬性渗出自动检测方法和基于RBF神经网络的硬性渗出自动检测方法),在此基础上不仅提出采用后处理以进一步提高检测精度,还就检测结果进行了比较。与其他硬性渗出自动检测方法相比,这两种方法在保证较高检测精度的基础上,效率也较高;在这两种方法之间,基于数学形态学的方法精度更高,基于RBF神经网络的方法效率更高;结合临床对硬性渗出自动检测快速、可靠性的要求,得出基于RBF神经网络的方法作为糖尿病视网膜病变自动筛查系统中的硬性渗出自动检测方法性能更优。
- 高玮玮沈建新王玉亮
- 关键词:眼底图像硬性渗出数学形态学RBF神经网络
- 基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法被引量:8
- 2019年
- 为了提高人脸识别算法的识别性能,提出了基于Prewitt算子的卷积神经网络人脸识别方法。首先通过直方图均衡化和Prewitt算子对人脸图像进行预处理;然后将其输入卷积神经网络进行训练,并采用指数衰减法来设置学习率加快收敛速度,使用L2正则化和Dropout来防止过拟合。该方法在ORL人脸数据库上的识别时间为0.2s,识别率达到了98.1%。实验结果表明,利用Prewitt算子和改进的卷积神经网络能缩短识别时间,并且能提高识别率,具有一定优越性。
- 蒋晓高玮玮杨亦乐马晓峰
- 关键词:人脸识别卷积神经网络PREWITT算子
- 免散瞳眼底图像在糖尿病视网膜病变自动筛查中的应用被引量:6
- 2015年
- 为实现糖尿病视网膜病变(糖网)的自动筛查,建立了基于免散瞳眼底图像的糖网自动筛查方法。该方法包括视盘定位及提取、糖网白色病灶(硬性渗出、棉绒斑)自动检测以及微动脉瘤与视网膜内出血的自动检测。在此基础上设计并实现了基于免散瞳眼底图像的糖网自动筛查系统。利用已实现的系统对临床采集的7 687个样本共15 374幅眼底图像进行糖网自动筛查,对样本个体的检测结果为:灵敏度96.46%,特异性96.07%,平均处理时间57.87 s。测试结果表明,所构建的基于免散瞳眼底图像的糖网自动筛查系统满足英国糖尿病协会提出的糖网自动筛查标准(最低灵敏度80%,最低特异性95%)。
- 高玮玮程武山沈建新左晶张爱华
- 关键词:糖尿病视网膜病变图像分割
- 免散瞳眼底图像中微动脉瘤的高效自动检测被引量:7
- 2012年
- 为快速、有效地自动检测免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,构建基于免散瞳眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出了一种简单而高效的微动脉瘤自动检测算法。在对免散瞳眼底图像G通道预处理的基础上,利用数学形态学分割提取硬性渗出和血管;并通过将二者从扩展极小值变换后的二值图像中去除而获得微动脉瘤候选区域;进而根据尺寸信息获取真正的微动脉瘤。利用该算法对两组不同质量免散瞳眼底图像进行微动脉瘤自动检测,并对检测结果进行统计分析。结果表明:两组图像检测结果精度均较高,相应指标间的相对误差均低于4%,且处理效率高(平均一幅图像的处理时间为9.7 s)。该算法能够高效地自动检测出免散瞳眼底图像中的微动脉瘤,且算法稳定可靠,具有很高的实用价值。
- 高玮玮沈建新王玉亮梁春左晶
- 关键词:微动脉瘤数学形态学
- 一种基于视网膜主血管方向的视盘定位及提取方法被引量:1
- 2016年
- 为分割出眼底图像中的视盘,构建基于眼底图像的计算机辅助诊断系统,提出了一种基于视网膜主血管方向的视盘定位及提取方法。首先,利用Otsu阈值分割眼底图像R通道获取视盘候选区域;然后利用彩色眼底图像的HSV空间的H通道提取视网膜主血管并确定主血管方向;在此基础上,通过在方向图内寻找出对加权匹配滤波器响应值最高的点确定视盘中心位置;最后,利用该位置信息从视盘候选区域中"挑选"出真正的视盘。利用该方法对100幅不同颜色、不同亮度的眼底图像进行视盘分割,得到准确率98%,平均每幅图像处理时间1.3 s。结果表明:该方法稳定可靠,能快速、有效分割出眼底图像中的视盘。
- 高玮玮程武山王明红沈建新左晶
- 关键词:眼底图像视盘图像分割
- 基于改进的模糊C-均值聚类算法及支持向量机的眼底图像中硬性渗出检测方法被引量:1
- 2017年
- 目的提出一种基于改进的模糊C-均值(improved fuzzy C-means,IFCM)聚类算法及支持向量机(support vector machine,SVM)的检测算法,以实现对眼底图像中硬性渗出的自动识别。方法首先利用改进的FCM算法对由江苏省中医院眼科提供的120幅彩色眼底图像进行粗分割以获取硬性渗出候选区域;其次,利用Logistic回归对候选区域提取出的特征进行选择,并利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立SVM分类器,实现眼底图像中硬性渗出的自动检测;最后利用该方法对65幅眼底图像进行硬性渗出自动检测。结果硬性渗出自动检测得到的病灶区域水平灵敏度96.47%,阳性预测值90.13%;图像水平灵敏度100%,特异性95.00%,准确率98.46%;平均一幅图像处理时间4.56 s。结论利用改进的FCM算法与识别率较高的SVM分类器相结合的方法能够高效自动地识别出眼底图像中的硬性渗出。
- 高玮玮沈建新程武山王明红左晶
- 关键词:眼底图像糖尿病视网膜病变硬性渗出模糊C-均值支持向量机
- 几种人眼波前像差重建算法的对比研究被引量:5
- 2010年
- 介绍了基于Hartmann-Shack传感器的Zernike模式法人眼波前像差重建模型和包括Gram-Schmidt正交变换?Householder变换和奇异值分解在内的3种算法的具体推导过程以及对比分析结论,并利用实验测量数据进行了仿真,结果表明3种算法精度相当,奇异值分解算法是较为理想的人眼波前像差重建算法。
- 高玮玮沈建新李邦明梁春
- 关键词:奇异值分解
- RBF神经网络和阈值分割实现视网膜硬性渗出自动检测被引量:6
- 2013年
- 为自动检测出眼底图像中的硬性渗出,构建眼底图像的糖尿病视网膜病变自动筛查系统,提出一种基于RBF神经网络和阈值分割的硬性渗出自动检测方法。首先,利用基于最小类内离散度的改进Otsu分割方法对眼底图像绿色通道进行粗分割获取病灶候选区域;然后,利用logistic回归对候选区域的多个特征进行选择;最后,利用候选区域的优化特征集及相应判定结果建立RBF神经网络;此外,提出采用后处理以进一步提高检测精度。利用本文方法对50幅不同颜色、不同亮度的眼底图像进行硬性渗出自动检测,得到图像水平灵敏度100%,特异性90.9%,准确率96.0%;病灶区域水平灵敏度93.9%,阳性预测值95.5%;平均每幅图像处理时间13.6 s。结果表明本文方法稳定可靠,能快速有效地自动检测出眼底图像中的硬性渗出。
- 高玮玮沈建新王玉亮
- 关键词:眼底图像硬性渗出RBF神经网络阈值分割
- 一种模糊聚类图像分割方法
- 本发明公开了一种模糊聚类图像分割方法,利用K-means算法对初始图像进行聚类,获得K个聚类中心;再将获得的K个聚类中心作为模糊C-均值聚类算法的初始聚类中心对图像再进行聚类,实现图像的分割,解决了传统模糊C-均值聚类算...
- 沈建新高玮玮
- 文献传递