《表1 本文方法与其他文献方法对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《基于PST和多尺度高斯滤波的视网膜血管的分割》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

本文以DRIVE数据集中医生对每幅眼底影像中视网膜血管的标注图为标准，利用本文算法对视网膜血管分割的结果进行统计。表1中给出了本文方法的统计结果以及其他文献方法中的视网膜血管分割统计结果。由表1结果对比发现，机器学习与匹配滤波的方法在视网膜血管分割的整体准确率即AC相差不大，在特异性指标即SP中本文的方法略低于其他三个文献中的方法。眼底影像中视网膜血管末端细小血管的分割一直是视网膜血管分割的难点，所以血管分割会造成比较高的漏分割，即敏感性指标SE相对较低。由表1发现本文的SE要高于其他三个文献中的方法，即本文算法的漏分割率较低。本文方法属于视网膜血管分割中的匹配滤波方法，该方法不需要训练视网膜血管的分类模型，分割过程中不需要多次调用分类模型逐个像素地去判断是否为血管像素点，操作简单快速，符合临床计算机辅助诊断快速的要求，并且在SE指标中可以获得较好的结果，可以为视网膜血管分割提供一种新的方向。