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马尔可夫随机场在视网膜血管分割中的应用

殷文龙  
【摘要】:眼睛是心灵的窗户。眼底视网膜血管网络是所有较深层的微血管网络中唯一可以无创便可以直接观察到的,正常情况下人体的视网膜血管网络是保持不变的,但青光眼、糖尿病等心脑血管疾病可导致视网膜血管的网络结构形态和形状等发生改变。因此,临床上根据检测视网膜血管网络的改变情况来对青光眼、糖尿病、高血压、动脉硬化等疾病的诊断及治疗。但由于眼底视网膜血管网络分布非常复杂及细小,光靠人工分析血管是非常繁琐且有经验的临床医师数量有限,针对手动分割这种耗时、耗力的方法,因此对机器诊断青光眼的研究显得尤为重要。 马尔可夫随机场(MRF)图像分割是一种基于统计学理论的图像分割方法,这种方法可以结合图像像素的空间关系,能够反映图像的潜在结构和随机性。它既能从物理模型出发理解数学概念,又能与图像的灰度或特征直接拟合。马尔可夫随机场模型能够充分利用先验知识,模型参数较少且易与其他方法相结合(大规模并行算法),因此该方法在图像分割领域得到广泛的研究和应用。值得一提的是,本文运用马尔可夫随机场理论来分割眼底视网膜血管,并应用到青光眼的诊断上,取得了一定成果。文章主要成果有以下两大块内容: (1)将最大后验概率模型(MAP-MRF)嵌入在迭代条件算法(ICM)中对视网膜血管进行分割,其结果与传统分割算法(聚类)对医学视网膜血管图像的分割进行比较,得出MRF分割方法在血管分割中有很好的去噪性。 (2)基于MRF分割后得到的视网膜血管,提出了高斯马尔可夫随机场模型的视网膜神经纤维层(RNFL)变化检测方法。该方法首先利用高斯马尔可夫随机场模型(GMRF)对视网膜纹理进行建模,再通过最小二乘法(LSE)估计GMRF模型参数。模型的参数作为纹理的特征向量用于分类健康和青光眼的眼底视网膜神经纤维层,以此来诊断青光眼。


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