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机会渗出分割

本章介绍了两种新的检测渗出物的方法，这些方法不依赖监督学习。因此，它们无需标记的病变训练集，这种方式减少了创建训练集的时间、降低了数据获取难度以及降低了因人为错误的可能性。我们使用了HEI-MED数据集进行实验评估，并将我们的结果与文献中最近的两种渗出物分割算法进行了比较。在测试中，我们的算法在计算时间上减少了一个数量级，性能优于或与现有方法相当。部分工作已在Giancardo等人的著作中发表。

4.1 引言

本章介绍了两种新的渗出物分割方法，这些方法属于阈值方法范畴，不依赖监督学习（参见第2.3.2节）。我们提出了一种新的眼底图像归一化方法，并直接将其与Sopharak（2008）等人基于形态学技术的算法以及Sanchez（2009）等人基于阈值技术的方法进行了对比。在第4.2节中，我们将介绍用于测试算法的新公共数据集。

4.2 专业讨论

本章的贡献之一在于提出了一种高效的阈值方法模块，该方法在处理眼底图像时显著提升了计算效率和检测精度。与文献中现有的基于形态学和阈值方法相比，我们的新方法在以下几个方面展现出显著优势：首先，方法设计更加紧凑，算法复杂度降低至可接受水平；其次，模型适应性更强，能够处理更复杂的眼底图像；此外，实验结果显示，我们的方法在阳性率和质量指标上均优于现有技术。

4.3 实验结果

为了验证方法的有效性，我们采用HEI-MED数据集对算法进行了充分评估。实验结果表明，无论是整体图像还是局部细节，这种方法都能够稳定且准确地检测出渗出物区域。本章的算法在处理不同类型眼底图像时均保持着较高的准确率，而时间复杂度也显著低于现有方法。这一优势在处理大规模图像数据时尤为明显。

关于实验数据集的选择，我们选择了HEI-MED数据集，因为其包含了多种眼底病变类型的高质量图像，适合用来测试和验证渗出物分割算法。通过对比实验，我们的方法在多个关键性能指标上均表现优异，其中包括：在处理时间上缩短了一个数量级，能够实时完成渗出物区域的检测与分割；在质量评估指标上，检测出的区域周边界更加精确；在准确率方面，相比Sopharak和Sanchez的方法，检测中的漏检率和误检率均显著降低。

本研究成果已有初步发表，但尚未完成完整的书籍出版计划。我们相信，这种方法的改进将为眼科影像处理领域带来重要贡献。