[发明专利]基于机器学习的高度近视眼底图像萎缩弧的检测方法

摘要

本发明公开一种基于机器学习的高度近视眼底图像萎缩弧的检测方法，包括：获取眼底图像，随机选取训练集和测试集；对眼底图像进行去除噪声和增强，提取主血管轮廓；基于主血管的密度分布进行感兴趣区域取半操作，根据亮度信息和形状信息得到眼底图像中视盘及其周围脉络膜萎缩弧的定位区域；将定位区域图像作为输入，结合完备局部二值模式算子和二值伽柏模式算子提取其纹理特征；基于提取的纹理特征，在训练集上利用机器学习中的梯度提升机进行检测模型的训练，并微调检测模型的参数，最终得到高度近视眼底图像萎缩弧的检测模型。本发明实现对高度近视患者的眼底图像中脉络膜萎缩弧的自动检测，精度高，速度快。