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文件名称：matlab代码影响-RetinalVesselDection:视网膜血管病变
文件大小：8.25MB
文件格式：ZIP
更新时间：2021-05-22 08:44:22
系统开源
matlab代码影响视网膜血管病变
视网膜血管检查在糖尿病的诊断中起着重要的作用，在西方国家，糖尿病是导致失明的主要原因。
该检查采用光学诊断方法，通过获取眼球的数字图像而不会侵犯或伤害人体。
剩下的任务是将视网膜血管与数字图像分开。
即使对于训练有素的专家来说，这都是耗时且充满挑战的。
引入了机器学习方法以使分离过程自动化，从而提高检查过程的效率。
在本报告中，我们结合了图像处理和机器学习方法探索了视网膜血管分离过程。
图像预处理用于减少原始眼球图像中的噪点。
机器学习算法用于构造分类器，该分类器利用专家的手绘视网膜血管作为训练标签，以有效地将血管与背景分离。
实现了K最近邻（K-NN）和支持向量机（SVM），并使用改进的K-NN方法来改善结果。
使用K-NN方法中距离的不同定义来发现眼球图像不同特征的重要性。
通过将算法分类的标签与专家的手绘图像进行比较，可以估算出误差。
K-NN是通过使用在课堂上学到的知识而自编码的Matlab程序，并且SVM在理论层面上得到了理解，并通过PyML（基于python的机器学习包）来实现。
两种方法的错误率均为6％左右。
与SVM相比，K-NN产生