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基于中心线的视网膜血管自动分割方法

李彦  
【摘要】:在眼底图像中,视网膜血管的物理形态变化能够在一定程度上反映出人体发生病变的程度,对疾病的诊断和预测具有重要的意义。然而拍摄到的眼底图像会出现光照不均的情况,再加上血管本身网络结构复杂,又常出现病灶,因此目前还没有一种通用的分割方法能适用于所有的眼底图像中,并在各方面都取得让人满意的效果。针对正常及含病变区域的眼底图像中,由于成像的限制以及视网膜血管的分布复杂性为有效的分割工作带来的难题,本文研究出基于中心线提取的视网膜血管的自动分割方法。方法包括对图像的预处理、基于多尺度多方向的形态变换和图像向量场散度值提取血管的中心线、将中心线和图像hessian矩阵提供的血管方向信息作为先验知识来自动定位血管及非血管标记像素点、使用改进的自适应随机游走模型得到准确的血管网络结果等步骤。其中,对血管中心线的提取、对标记像素点的自动定位以及对权值函数的改进最为关键。本文选用眼底图像库STARE (the Structured Analysis of the Retina)中公开的图像作为算法的实验对象。实验结果表明,对于正常图像和含病灶的眼底图像,本文的分割方法均能体现出较好的准确性和特异性,并在敏感性方面有较强优势,最终分割的血管网络效果也比较接近专家的手动参考结果,能够为病变确诊工作中的量化分析提供良好的基础。


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