【摘 要】
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眼底图像分析是当下最热门的医学与计算机科学结合的研究领域之一。相比于眼底镜,眼底图像具有成像清晰、操作方便、效率高等优势,能使人们尽早地发现各种眼部疾病,方便及时
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眼底图像分析是当下最热门的医学与计算机科学结合的研究领域之一。相比于眼底镜,眼底图像具有成像清晰、操作方便、效率高等优势,能使人们尽早地发现各种眼部疾病,方便及时治疗。而视网膜血管作为眼底图像的重要组成部分,是人体唯一可以非侵入式直接观察到的微小血管组织。研究基于眼底图像的视网膜血管分割,对青光眼、高血压、黄斑病变等心血管疾病的辅助诊断和后期治疗都具有重要的临床医学意义。针对眼底图像中视网膜血管的树状网络结构和灰度分布特征,国内外的研究人员提出了许多血管分割方法,取得了较好的效果。但现有方法普遍存在微小血管分割不足的缺点,无法提取完整的血管树细节,间接破坏了血管的连通性。其中,基于监督学习的方法近年来在国际上研究较多,其利用了视网膜血管标准图像信息,分割结果令人满意,但分割效率不高。实际应用中,非监督类分割方法更具研究价值,因为它不需要人工分割的血管图像作为金标准对算法模型进行训练,运行效率高,具备了在临床上应用的实时性条件。本文针对现有血管分割方法的不足,提出一种基于OAD算子的非监督类分割方法。针对血管中央反射和病变区域的分割问题,本文将线性算子扩展到多尺度,引入局部区域方差参数,且该线性算子可以旋转以匹配不同方向的血管,保留了较为完整的血管信息,受噪声干扰小。结合二维Gabor小波提取视网膜图像的空间域特征、频域特征和形态学特征,能够准确地分析信号的方向特征,适合于提高眼底图像微小血管与背景的对比度。并采用路径形态学滤波构造邻接图,能够灵活地适应血管略微弯曲和曲率较大的形态结构,较好地抑制了光照不均等噪声干扰,能有效分割眼底图像的视网膜血管网络。本文方法在国际上公开的权威数据集上DRIVE与STARE进行了实验和性能评价,分别取得了80.74%和68.87%的CAL性能。为了更深层次的验证本文算法的有效性与通用性,我们与本地三甲医院的糖尿病研究所合作建立了眼底图像数据库。实验结果表明,作为非监督类分割方法,本文算法能有效提取眼底图像的视网膜血管网络,粘连现象少,而且对图像中噪声的鲁棒性较其他方法明显提高,具有较好的临床应用参考价值。
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