6.计算机辅助检测

在本章中，我们介绍了通过先前介绍的病灶分割技术来自动检测DME和DR的方法。为了评估算法，使用了三个公共数据集：HEI-MED、MESSIDOR和DIARETDB1数据集。介绍了交叉数据集测试（分类器在一个数据集上测试，在另一个数据集上训练)。对于DR检测，我们统计组合了MAs分割的输出，而对于DME诊断，则采用了一组基于颜色、小波分解和自动病灶分割的新特征。所介绍的技术在计算上非常高效，在2.6 GHz平台上运行算法的未优化Matlab实现，从未经过训练的图像（包括病变、血管和ON分割）开始获得DR和DME完整诊断所需的总时间为22.3秒。部分工作已在Giancardo等人的著作中发表。

Giancardo,(2011)：Exudate-based diabetic macular edema detection in fundus images using publicly available datasets

6.1简介

第2.4节介绍了糖尿病视网膜病变筛查自动化系统的现状及其对糖尿病患者健康的潜在影响。在本章中，我们介绍了诊断DR和DME的方法。使用两种不同的技术分别诊断这些疾病&#x

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