糖尿病视网膜病变识别：基于纹理特征的眼底荧光图像分析

“基于纹理特征的糖网临床前期眼底自发荧光图像识别”研究探讨了利用纹理特征算法对糖尿病视网膜病变临床前期的眼底荧光图像进行识别的方法，以提高疾病的早期发现和干预能力，从而改善糖尿病患者的视觉质量和减少医疗成本。 糖尿病视网膜病变是糖尿病并发症之一，严重影响患者视力。在临床前期，这类病变在视觉上与正常眼底图像难以区分，这给诊断带来了挑战。该研究采用了广泛应用于图像分析的局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）纹理特征算法，结合支持向量机（Support Vector Machine, SVM）进行模式识别。 研究中，研究人员收集了185张眼底荧光图像，并进行十折交叉验证（Cross-validation）。LBP算法在此过程中表现出色，特别是使用等价模式下的59维LBP算子时，其十折交叉验证的准确率高达91.89%。此外，当测试集和训练集按1:1比例随机划分后，由训练集构建的模型在92张测试图像上的识别准确率达到88.12%，并获得了较高的曲线下面积（Area Under the Curve, AUC）值0.943。AUC值是评估分类模型性能的重要指标，0.943的高值表明模型的预测能力较强。 这项工作不仅验证了LBP算法在糖尿病视网膜病变早期识别中的有效性，还为后续的临床应用提供了理论基础和技术支持。通过这种自动识别技术，可以辅助医生更准确、更高效地筛查出潜在的糖尿病视网膜病变患者，有助于实现早诊早治，降低疾病对患者生活质量的影响。 关键词：糖尿病视网膜病变，眼底自发荧光图像，纹理特征，交叉检验，AUC。 参考文献：傅志翔，张元勋，王历辉，陈嘉玮，柯大观.基于纹理特征的糖网临床前期眼底自发荧光图像识别.计算机系统应用,2019,28(1):251–255. 链接：http://www.c-s-a.org.cn/1003-3254/6727.html 这项研究的重要性在于，它为糖尿病视网膜病变的早期检测提供了新的方法，利用计算机辅助分析技术提高了诊断的准确性和效率，对于糖尿病患者的健康管理有着积极的推动作用。