gabor变换和Gabor视网膜血管检测的机器学习

gabor变换和Gabor视网膜血管检测的机器学习,教程本教程将展示如何Gabor变换和广义%的线性模型(GLM)可用于视网膜血管检测%图像。%具体地说,我们将尝试检测视网膜血管%的训练图像,首先,Gabor滤波器与图像卷积。% GLM将使用Gabor变换的图像特征确定%(独立变量),以及血管的位置%的结果(因变量)。在本教程中,我们将把这种方法用于检测血管的Gabor + GLM。%的Gabor + GLM将伪*验证如何检测视网膜“测试图像”中的血管。最后,我们将计算的灵敏度,%的特异性,绘制ROC曲线,以及相应的曲线下面积(AUC)。