Аннотация:
Разрабатывается метод формирования признакового пространства применительно к задаче классификации кровеносных сосудов глазного дна. Предлагаемый метод основан на оценивании кривизны центральных линий сосудов предварительно обработанных с использованием сглаживающих фильтров с различной полосой пропускания (с различной степенью сглаживания), что при вычислении дифференциальных характеристик приводит к использованию вейвлет-преобразования. Проводится исследование эффективности предложенных признаков и сравнение с существующими методами формирования признаковых пространств.

Литература:

1. Ильясова Н.Ю., Устинов А.В., Баранов В.Г. Экспертная компьютерная система диагностики глазных заболеваний по изображениям глазного дна. // Компьютерная оптика, – 1999. – №19. – С. 202–209.
2. A. Hoover, V. Kouznetsova, and M. Goldbaum, Locating blood vessels in retinal images by piece-wise threshold probing of a matched filter response // IEEE Transactions on Medical Imaging, 2000. Vol. 19. No. 3. P. 203-210.
3. Martinez-Perez M.E., Hughes A.D., Stanton A.V., Thom S.A., Bharath A.A., Parker K. H., Retinal Blood Vessel Segmentation by means of Scale-Space Analysis and Region Growing Proceedings of the Second International Conference on Medical Image Computing and Computer Assisted Intervention, Cambridge, 1999.
4. Hart W.E. Measurement and classification of retinal vascular tortuosity // Applied Numerical Mathematics Dept, Sandia National Laboratories,  
   [wehart@cs.sandia.gov].
5. Grisan Enrico, Foracchia Marco, and Ruggeri Alfredo. A novel method for the automatic evaluation of retinal vessel tortuosity ? Department of Information Engineering, University of Padova, Italy.
6. Kylstra J.A. Freedman. S.F., Capowsky J.J., Hall J.G., Measurement of retinal vessel tortuosity as a means of diagnosis plus disease – in ROP Invest Ophthalmol Vis Sci 1995:36:77
7. Дубровин Б.А., Новиков С.П., Фоменко А.Т. Современная геометрия: методы и приложения. М.: Эдиториал УРСС. 1998. Т.1.
8. Прикладная статистика: Классификация и снижение размерности / под ред. С.А.Айвазяна. М.: Финансы и статистика, 1987.
9. Ильясова Н.Ю., Корепанов А.О., Чикулаев П.М. Метод выделения центральных линий кровеносных сосудов на диагностических изображениях // Компьютерная оптика, 2006. N 30.
10. Фукунага К. Введение в статистическую теорию распознавания образов. М.: Наука, 1979.
    

---

© 2009, ИСОИ РАН
Россия, 443001, Самара, ул. Молодогвардейская, 151; электронная почта: ko@smr.ru ; тел: +7 (846 2) 332-56-22, факс: +7 (846 2) 332-56-20