基于眼底图像的糖尿病视网膜病变检测系统研究

• 作 者: 杜雨峰
• 出 处: 华侨大学
• 发表日期: 2016年期
• 关键词: 糖尿病视网膜病变 眼底图像质量评价 支持向量机 硬性渗出检测

糖尿病视网膜病变作为糖尿病最严重的并发症之一,也是现今适龄工作人口最主要致盲因素。在患者的视力受到损伤前,进行定期的眼底检查是及早发现和及时治疗的关键。因此开发一套便携眼底病变诊断设备,帮助数百万处在医疗服务较差的地区的人们是非常必要的。因拍摄视网膜图像质量不达标导致后续眼底图像分析和医用诊断难度加大,本文通过对拍摄得到的眼底图像进行质量评价决定图像是否适用于临床诊断。通过在大量公共数据集上验证算法有效性,对眼底图像质量进行统计学分析,取得和人类视觉感知相一致的主观评价结果。然后基于眼底图像的特点,提出一种综合性的眼底图像增强算法,通过对眼底图像进行HSI空间转换,在强度空间中值滤波后运用对比度受限直方图均衡技术进一步增强图像质量。接下来将预处理后的眼底图像转换到色域更宽的Lab空间,利用快速K均值聚类算法进行粗分割,然后利用SVM向量机对粗分割候选区域进行硬性渗出提取。本文通过对糖尿病视网膜病变检测系统的研究,给出了图像采集的若干参考方式。同时还提出一种通用眼底图像质量评价方法,克服了传统评价算法计算复杂度高以及评价指标单一问题,算法运行效率高,实用性强。计算得到的通用质量参数度量对于眼底图像采集设备的参数调整也有非常大的参考价值。此外,还实现了眼底图像的增强、视盘提取和硬性渗出提取,可对糖尿病视网膜病变实现初步分析和诊断,对医生的诊断和术后分析有非常大的帮助。最后,采用苏州六六视觉科技股份有限公司的YZ6H检眼镜和智能手机搭建一套视网膜病变检测系统实验平台,验证了本文方案的可行性。