BP神经网络在眼底造影图像分割中的应用

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摘要: 背景:通过眼底荧光血管造影(FFA)所得到的数字图像以及对其进行处理所得到的数据,可反映视网膜血管结构、血流动力学改变、血管病理生理变化及其相关结构的病理改变,广泛应用于视网膜、脉络膜及视神经疾病的鉴别诊断。目的:通过分析眼底造影图像和BP神经网络的特点,利用BP神经网络对眼底造影图像进行分割,并将其利用到眼科的临床辅助诊断之中。方法:将待分割图像区域分为背景和目标两类,用手工方法得到这两类的样本图像,提取样本图像的特征,如灰度、方差、纹理等;对提取的样本特征值进行归一化处理,输入神经网络分类器,利用BP训练算法进行训练;输入待分类的医学图像,提取图像特征,并进行归一化处理;将归一化后的特征值,输入已训练的神经网络分类器进行分类,得到眼底造影图像的分割结果。结果与结论:本文使用的眼底造影图像分割方法抗干扰能力强,分割的眼底造影图像清晰、内容丰富。可以为眼科医生的临床诊断提供较大帮助。

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