教育部科学技术研究重点项目(106030)
- 作品数：7 被引量：62H指数：3
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- 相关机构：北京交通大学北京市眼科研究所更多>>
- 发文基金：教育部“新世纪优秀人才支持计划”教育部科学技术研究重点项目更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术电子电信更多>>
- 一种新的眼底图像视神经乳头分割方法被引量：1
- 2009年
- 视神经检查是减小青光眼致盲风险最为重要的临床诊断方法,医学研究发现视神经乳头形态参数是诊断人眼是否患病的主要指标。为实现视乳头形态参数的计算机辅助测量,本文提出了一种新的视神经乳头自动分割方法,基于极坐标空间形态学预处理和改进的随机游走自动分割算法实现视神经乳头的精确分割。采用临床视神经图像库进行实验,分割结果与眼科专家手工分割金标准比较,取得了96.52%的分割重叠精度,较之传统算法有较大提高,验证了该方法的有效性。
- 李居朋陈后金姚畅张新媛
- 关键词：青光眼随机游走
- 脉冲耦合神经网络在图像处理中的参数确定被引量：21
- 2008年
- 脉冲耦合神经网络(PCNN)模型可有效地应用于图像处理领域.但目前在PCNN模型理论方面的研究较少,参数的确定仍停留在经验阶段,这很大程度上限制了PCNN模型的发展.本文对PCNN模型进行理论上的推导,特别是模型各参数对PCNN特性的影响,给出了PCNN模型应用于图像处理中各参数确定的准则.在将其应用于眼底图像处理中,取得与人工参数选取相似的效果,表现出较好的鲁棒性.
- 于江波陈后金王巍李居朋
- 关键词：脉冲耦合神经网络计算机仿真图像处理
- 生物神经信号采集与模式识别被引量：2
- 2007年
- 研究并实现了生物神经信号实时采集和分析系统,其集生物信号采集、模式识别、反馈控制于一体;设计了交替缓冲方法实现采集和存储的数据共享;提出了多速率压缩算法以实时分析采集信号的特征;给出了生物神经信号的模式识别的准则。该系统已在生物神经信号采集中得到实际应用。
- 陈后金袁保宗Douglas Baxter
- 关键词：信号采集信号处理模式识别
- 基于过渡区提取的视网膜血管分割方法被引量：22
- 2008年
- 针对现有视网膜血管分割方法对于小血管和低对比度血管分割效果差的问题,提出了一种基于过渡区提取的视网膜血管分割方法.该方法首先采用二维高斯匹配滤波预处理以增强血管,然后采用基于最佳熵的方法提取主血管、采用基于分布式遗传算法和Otsu相结合的方法提取过渡区,最后利用区域连通性分析所提取的主血管和过渡区,分割出最终的血管.通过在Hoover眼底图像库中的实验,结果表明该方法在小血管的提取、连通性和有效性方面均优于Hoover算法,另外由于迁移策略的分布式遗传算法的引入,使得算法效率也明显提高.
- 姚畅陈后金李居朋
- 关键词：血管分割最佳熵分布式遗传算法最大类间方差
- 改进型脉冲耦合神经网络在图像处理中的动态行为分析被引量：15
- 2008年
- 为了进一步拓展脉冲耦合神经网络(Pulse coupled neural network,PCNN)在图像处理领域的应用深度,本文对改进型PCNN在图像处理中的动态行为结合网络参数进行了具体的理论分析和公式推导,明确了PCNN的动态行为特性受网络参数变化的影响,并给出了保证其所有神经元只点火一次的网络参数确定准则,最后将改进型PCNN应用于实际图像分割中.实验结果证明了其动态行为特性与参数确定准则之间关系的正确性和算法的有效性.
- 姚畅陈后金李居朋
- 关键词：脉冲耦合神经网络图像处理神经元
- 视觉选择注意机制模型及其应用被引量：1
- 2008年
- 结合目前生物学关于感受野研究的进展,提出具有方向性的高斯差算子(ODOG),并在此基础上建立视觉选择注意机制模型(VSAM)。ODOG算子通过改变感受野模版的大小适应不同分辨率的要求,同时具有方向性,符合目前对非经典感受野方面新的研究进展。VSAM模型基于bottom-up控制策略,通过对非经典感受野的模拟,以达到提取不同分辨率特征信息的目的。模型源于生物视觉启发,能较好地模拟感受野同心圆拮抗和方向选择性的特点,将其应用于眼底图像处理中,取得了预期的效果。
- 于江波陈后金李居朋
- 关键词：感受野图像处理
- 基于L^＊a^＊b^＊色彩空间的视神经边缘自动提取被引量：3
- 2009年
- 视神经(Optic nerve)形状、面积和深度等参数是衡量眼底健康状况的重要指标,其边缘提取是量化这些参数的前提.为精确识别视神经边缘,本文提出了一种基于L*a*b*色彩空间眼底图像视神经边缘自动提取算法.该方法通过L*a*b*色彩空间自适应形态学方法与区域辅助几何活动轮廓模型边缘提取方法,结合基于交义网络的视神经自动定位,实现视神经边缘的自动提取.采用国际上通用的DRIVE眼底图像库和临床图像进行实验,验证了该算法的有效性.
- 李居朋陈后金于江波张新媛
