MATLAB实现的基于SVM糖尿病视网膜病变智能诊断系统

资 源 简 介

该系统利用MATLAB开发，通过眼底图像预处理、特征提取和SVM多分类技术，自动识别糖尿病视网膜病变等级。具备出血点检测、渗出物定位等功能，支持正常/轻度/中度/重度分级诊断。

详 情 说 明

基于SVM的糖尿病视网膜病变成像识别系统

项目介绍

本项目是一个利用支持向量机算法对糖尿病视网膜病变进行自动检测与分级的智能诊断辅助系统。系统通过对眼底图像进行预处理、特征提取和多分类SVM分析，实现从正常到增殖性病变的四级精确分级，可有效提升大规模筛查效率并生成标准化诊断报告。

功能特性

• 多级病变识别：基于国际分级标准输出正常/轻度/中度/重度四级诊断结果
• 病灶精准定位：采用形态学处理技术实现出血点和渗出物的自动标注
• 置信度评估：提供各分类级别的概率分布矩阵辅助医生决策
• 结构化输出：同步生成可视化标注图像和机器可读的诊断数据文件

使用方法

1. 将符合分辨率要求的眼底图像放置于指定输入目录
2. 在配置文件中设置患者临床参数（病程、血糖值等）
3. 执行主程序启动自动化处理流程
4. 在输出目录查看分级报告、标注图像和特征数据文件

系统要求

• MATLAB R2020b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• Statistics and Machine Learning Toolbox
• 最小内存配置：8 GB RAM
• 推荐磁盘空间：≥5 GB用于临时文件存储

文件说明

主程序文件作为系统核心调度单元，具备完整的流程控制功能：包括图像预处理（噪声滤除与血管分割）、病变特征向量提取（出血点数量统计与渗出物形态计量）、多分类SVM模型调用（基于径向基核函数的四级分类器）、结果可视化生成（病变区域高亮标注）以及诊断报告与结构化数据的输出管理。