贫血样苍白计算机辅助检测

苍白或 pallor 是人体血液中失血或低血红蛋白浓度的表现，可由贫血等病理状况引起。本文提出首个自动化筛查系统，该系统利用苍白部位图像进行分割，并提取基于颜色和强度的特征，用于对因贫血样病理状况导致高度苍白的患者、正常患者及其他异常患者进行多类分类。本文分析结膜和舌头的苍白部位以用于贫血筛查。首先，对于眼部苍白部位图像，自动分割巩膜和结膜区域作为感兴趣区域。类似地，对于舌部苍白部位图像，分割舌内和舌外区域。然后，进行基于颜色平面的特征提取，随后使用机器学习算法进行特征降维和图像级贫血分类。本文采用一套分类算法进行图像级分类，分为正常（0类）、苍白（1类）和其他异常（2类）。所提方法在眼部苍白部位图像中实现86%的准确率、85%的精确率和67%的召回率，在舌部苍白部位图像中对苍白图像的分类实现98.2%的准确率和精确率以及100%的召回率。所提出的苍白筛查系统可通过使用受控的局部图像集进一步微调，以检测贫血样病理状况的严重程度，进而可用于未来的基准测试目的。