【出 处】：《 计算机仿真 》 CSCD 2014年第31卷第5期 234-237页,共4页

【作 者】： 唐维 [1,2]

【摘 要】 研究脚部纹路演化的糖尿病识别准确度优化问题。脚部纹路的变化可以反映糖尿病患者的早期症状，但是由于脚部纹路较为复杂，趾与趾之间，趾腹间的纹路不明显，给脚部纹路图像提取与分割带来了困难。传统的图像分割过程由于趾与趾之间，趾腹间的纹路不清晰漏掉细节信息，造成分割效果不好，判断结果不准。为了避免上述缺陷，提出了一种基于脚部纹路演化图像分割的早期糖尿病自动识别方法。利用奇异值分解方法，对采集的脚部纹路演化图像进行特征提取，为早期糖尿病识别提供依据。建立GCA演化模型，获取脚部纹路分布信息，能够实现脚部纹路演化图像的分割处理，从而完成早期糖尿病的自动识别。实验结果表明，应用改进算法进行早期糖尿病自动识别，能够及时发现糖尿病的前兆，从而对糖尿病进行早期治疗。