对视网膜血管增强和分段技术进行彩色底部摄影的审查
Sakambhari Mahapatra1, Sanjay Agrawal1, Pranaba K Mishro1
1Department of Electronics and Telecommunication Engineering, Veer Surendra Sai University of Technology, Burla, India.
Critical reviews in biomedical engineering
|November 8, 2023
概括
计算机化视网膜图像分析有助于早期发现疾病. 本综述全面分类了血管提取方法,总结了技术,挑战和未来的研究方向,以提高诊断准确度.
科学领域:
- 眼科医生 眼科 眼科
- 心血管医学 心血管医学
- 生物医学成像技术 生物医学成像技术
- 计算机视觉 计算机视觉
背景情况:
- 视网膜成像对于诊断眼科和心血管疾病至关重要.
- 通过定期视网膜检查及早发现异常至关重要.
- 手动检查对于大群体来说是不够的,需要自动化分析.
研究的目的:
- 提供视网膜血管提取方法的全面审查.
- 为现有的船舶提取技术开发一种新的分类系统.
- 通过图书识别分析分析当前的文献.
主要方法:
- 对视网膜血管提取算法的系统文献审查和分类.
- 对相关研究文章进行文献计量分析.
- 概述了常见的提取技术的好处和缺点.
主要成果:
- 介绍了各种视网膜血管提取方法的第一手分类.
- 总结了常用的技术的好处和局限性.
- 确定了关键挑战和未来的研究方向.
结论:
- 对视网膜血管提取方法的全面了解对于临床应用至关重要.
- 本综述提供了一个结构化的概述,以指导未来的研发.
- 这些发现可以为创建更准确,更有效的诊断工具提供信息.


