TY - Jour A2 - Camastra，Francesco Au - Zou，小艇Au - Zhao，Xinbo Au - Yang，Yongjia Au - Li，Na Py - 2016年DA - 2016/01/14 Ti - 基于学习的视力测量糖尿病性脓肿的视觉显着模型视网膜图像中的水肿 - 7496735 VL - 2016 AB - 本文提出了一种基于学习的视觉显着模型方法，用于检测视网膜图像中的诊断糖尿病黄斑水肿（DME）地区（ROI）。该方法介绍了在眼科医生图像检查期间出现的相关区域的视觉选择的认知过程。要记录此过程，我们将在100张图像上收集10个眼科医生的眼睛跟踪数据，并将此数据库用于培训和测试示例。基于分析，可以通过简单的交叉操作来导出两个属性（特征属性和位置属性）以获得显着性图。特征属性由支持向量机（SVM）技术实现，使用诊断为主管;立场财产是通过训练样本的统计分析来实施。这种技术能够学习眼科医生视觉行为的偏好，同时考虑特征唯一性。使用三个流行的显着性模型评估分数（AUC，EMD和SS）和三种质量测量评估该方法（古典敏感，特异性和yeden's j 统计）。所提出的方法优于8个最先进的显着模型和3个突出区域检测方法，用于自然图像。此外，我们的模型成功地检测视网膜图像中的DME ROI，而没有复杂的图像处理，例如区域分割。SN - 1687-5265 UR - https://doi.org/10.1155/2016/7496735 Do - 10.1155/2016/7496735 Do - 10.1155/2016 / 7496735 JF - 计算智能和神经科学Pb - Hindwi Publishing Corporation KW - ER -