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基于LPQ特征的视网膜OCT图像分类算法

机译:基于LPQ特征的视网膜OCT图像分类算法

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摘要

为缓解我国眼科疾病患者多、医生少、医疗压力巨大的国情,提出一种基于局部相位量化(local phase quantization, LPQ)特征的视网膜OCT图像分类算法。首先对图像进行预处理,主要包括对感兴趣区域探测阶段、拟合阶段和切割阶段;其次提取切割后图像的LPQ特征;然后利用PCA方法对其降维;最后,利用SVM进行分类。在Duke视网膜数据集上对算法进行了验证,并和现有文献中提到的LBP特征、Gabor特征及SIFT特征进行了对比研究。实验结果表明,利用LPQ特征可以得到相对更好的分类结果。.
机译:为缓解我国眼科疾病患者多、医生少、医疗压力巨大的国情,提出一种基于局部相位量化(local phase quantization, LPQ)特征的视网膜OCT图像分类算法。首先对图像进行预处理,主要包括对感兴趣区域探测阶段、拟合阶段和切割阶段;其次提取切割后图像的LPQ特征;然后利用PCA方法对其降维;最后,利用SVM进行分类。在Duke视网膜数据集上对算法进行了验证,并和现有文献中提到的LBP特征、Gabor特征及SIFT特征进行了对比研究。实验结果表明,利用LPQ特征可以得到相对更好的分类结果。.

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