7、青光眼诊断预测与电力系统应急分析综合探讨

青光眼诊断预测与电力系统应急分析综合探讨

1. 青光眼诊断预测

1.1 图像预处理与特征提取

在青光眼诊断预测中，图像的预处理和特征提取是关键步骤。首先，对视网膜图像进行预处理，包括图像增强和噪声去除等操作。然后，采用多阈值技术对图像进行特征提取。该技术将图像分为感兴趣区域（ROI）的上下限两类，形成带有边界的视杯和视盘两个子图像。
计算 ROI 的算法步骤如下：
1. 计算阈值。
2. 通过应用阈值识别较亮区域。
3. 通过应用一些形态学操作（闭运算、开运算、区域开运算）识别 ROI。
4. 停止。

视盘像素占用数的计算公式为：$P_{count} = \text{estimated OD pixel count} = \pi \times (D/2)^2$，其中 $D$ 表示视网膜图像的直径。

为了定位视盘，采用阈值技术。先将彩色图像转换为红色通道图像，找到膜的直径，再将红色通道图像转换为二值图像。通过开运算去除图像中最大簇之外的不需要的簇，提取出 ROI。对于视盘和视杯的分类与分割，采用超像素分割方法来确定其边界。

CDR 比值是诊断青光眼的重要指标，它是垂直杯直径与垂直盘直径的比值。健康眼睛的 CDR 值小于阈值，否则可能患有青光眼。

1.2 数据集与算法

使用了 255 个视网膜图像数据集，其中 70% 用于训练模型，30% 用于测试模型。从眼底图像中提取特征，如峰度、k - 统计量、均值、中位数、标准差等，并将这些数值特征存储在数据集中。

提出的算法包括以下几个部分：
- K - 最近