17、医学图像分析与模糊逻辑系统在医疗监测和预测中的应用

医学图像分析与模糊逻辑系统在医疗监测和预测中的应用

在医学领域，图像分析和预测模型对于疾病的诊断和治疗至关重要。本文将介绍两种不同的医学研究成果，一是基于算法的视网膜图像分析，二是基于模糊逻辑系统的心血管疾病患者健康监测和预测。

视网膜图像分析算法

在视网膜图像分析方面，提出了一种新的算法，用于检测渗出物和进行糖尿病视网膜病变的二元诊断。
- 渗出物检测 ：该算法能够在 IDRiD 分割数据集中的 81 张图像中较为显著地识别出渗出物。
- 糖尿病视网膜病变诊断 ：所提出的模型在 100 个训练周期内实现了 99.27% 的最大训练准确率，测试集的最佳准确率为 75.73%。

血管分割方法

所提出的血管分割方法优于大多数现有的分割技术，它利用简单而高效的形态学操作，在背景估计和分割方面比现有方法更精确。以下是该方法与其他已知血管分割方法在 DRIVE 数据集上的性能对比：
| 方法 | 年份 | 准确率 (%) | 特异性 (%) | 灵敏度 (%) |
| — | — | — | — | — |
| Azzopardi et al. | 2015 | 94.42 | 97.05 | 76.55 |
| Roychowdhury et al. | 2015 | 95.20 | 98.30 | 72.50 |
| GeethaRamani et al. | 2016 | 95.36 | 97.78 | 70.79 |
| Christodoulidis et al. | 2016 | 94.79 | 95