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Comparison of various fractal analysis methods for retinal images

机译：视网膜图像的各种分形分析方法的比较

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Retinal vessels are known to behave like a fractal, waherein a part of a geometrical pattern resembles the whole. Although the box counting method has been used most commonly, currently there exists no "best method" for fractal analysis on retinal vessels. In the present study we compared the different methods of fractal analysis of retinal images. This study included 43 normal retinal images from public databases (STARE & DRIVE) and 40 retinal images (20 normal and 20 diseased) collected from an epidemiological study database (Sankara Neth-ralaya diabetic retinopathy epidemiology and molecular genetics study; SNDREAMS). In our study we calculated and compared the values of fractal dimensions by Box counting method, Hausdorff Fractal Dimension (HFD), Modified Hausdorff Fractal Dimension (MHFD) and Fourier Fractal Dimension (FFD). The coefficient of variation (CV) was the least with HFD methods in different databases (DRIVE & STARE:-0.088, SNDREAMS Normal retinal images:-0.117, SNDREAMS Diseased retinal images:-0.103). Our study showed that HFD method was the best method to calculate the fractal dimensions of normal and diseased retinal images.
机译：已知视网膜血管表现得像个分形，那么几何图案的一部分类似于整体。尽管盒子计数方法最常使用，但目前在视网膜血管上没有“最佳方法”。在本研究中，我们比较了不同视网膜图像分形分析方法。本研究包括从流行病学研究数据库（Sankara Neth-Ralaya糖尿病视网膜病变学和分子遗传学研究）收集的公共数据库（凝视和驱动）和40个正常视网膜图像（凝视和驱动）和40个视网膜图像（20正常和20个患病）。在我们的研究中，我们计算并将分形尺寸的值与箱数计数方法，Hausdorff分形尺寸（HFD），改进的Hausdorff分形尺寸（MHFD）和傅立叶分形维数（FFD）进行了比较。变异系数（CV）是不同数据库中的HFD方法（驱动和凝视：-0.088，SNDreams正常视网膜图像：-0.117，SNDreams患病视网膜图像：-0.103）。我们的研究表明，HFD方法是计算正常和患病视网膜图像的分形尺寸的最佳方法。

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