期刊简介
本刊是综合性学术期刊，主要刊登人工器官、生物材料、生物力学、生物信息与控制、生物医学测量、医药工程、生物工程、中医工程、计算机在医学中的应用、医疗器械等方面的理论研究和最新成果。适合从事生物医学工程的科研、工程人员及临床医生阅读，面向国内外公开发行。
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首页>北京生物医学工程杂志
- 杂志名称：北京生物医学工程杂志
- 主管单位：北京市卫生健康委员会
- 主办单位：北京市心肺血管疾病研究所
- 国际刊号：1002-3208
- 国内刊号：11-2261/R
- 出版周期：双月刊
期刊荣誉：北京市优秀作品编辑奖（89）期刊收录：维普收录(中), 知网收录(中), 万方收录(中), 统计源核心期刊(中国科技论文核心期刊), 国家图书馆馆藏, 上海图书馆馆藏
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
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
摘要：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;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.
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