A optic disc segmentation algorithm based on superpixels and cascaded SVM classification

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.03.018

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A optic disc segmentation algorithm based on superpixels and cascaded SVM classification

更新时间：2025-09-01

- A optic disc segmentation algorithm based on superpixels and cascaded SVM classification
- Vol. 49, Issue 3, Pages: 379-384(2023)
- 作者机构：
  
  1:辽宁石油化工大学信息与控制学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.03.018
  CLC： R775;TP391.41
- Published：2023
- 稿件说明：
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A optic disc segmentation algorithm based on superpixels and cascaded SVM classification[J]. 2023, 49(3): 379-384.
DOI：

A optic disc segmentation algorithm based on superpixels and cascaded SVM classification[J]. 2023, 49(3): 379-384. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2023.03.018.

摘要

视盘和视杯的精确分割是青光眼计算机辅助诊断的关键，考虑视盘的解剖学特征，提出基于超像素和级联SVM分类实现视盘的精确分割。首先对眼底图像超像素分割，基于视盘的解剖学结构特征，提取超像素的灰度、纹理、几何、位置分布等特征；然后采用基于SVM的监督聚类方法分类超像素区域，两级级联SVM分类器在分类过程中修正超像素位置信息，提升分割精度；最后基于Snake模型修复局部轮廓。在DRIONS和REFUGE数据库视盘分割精度分别为99.87%和99.52%

精度、灵敏度、特异性、AOL和DICE系数均高于该领域典型算法，实验证明所提方法能够精确分割视盘区域，且具有较强的鲁棒性；在青光眼诊断中具有一定的应用价值。

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