【摘 要】
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糖尿病是最常见的慢性病之一。随着人们生活水平的提高,糖尿病的发病率呈逐年上升趋势。糖尿病视网膜病变是糖尿病的严重并发症,也是引起失明和视觉障碍的主要原因。如果能够
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糖尿病是最常见的慢性病之一。随着人们生活水平的提高,糖尿病的发病率呈逐年上升趋势。糖尿病视网膜病变是糖尿病的严重并发症,也是引起失明和视觉障碍的主要原因。如果能够做到及早的诊断与治疗,则可抑制病情的发展以利于治愈。眼底图像的普查已成为早发现的重要手段。本文通过对眼底图像的分析,以期开发出能自动诊断糖尿病视网膜病变的图像系统。视盘定位是实现自动诊断系统的重要步骤之一。由于光照和病变区的影响使得准确定位视盘非常困难,本文提出了一种快速且较为鲁棒的基于主血管网的视盘定位方法:首先在彩色视网膜图像的HSV空间的H(色度)通道上提取对比度较高的主血管,然后确定主血管的方向,在方向图内寻找与加权匹配滤波器响应值最高的点作为视盘位置。该方法针对性强且快速,因而能自然地适用于眼底普查任务。在病变检测方面,本文给出了结合亮度与边缘强度信息对硬性渗出的检测方法。该方法首先通过边缘锐化与形态学区域填充技术得到候选区域,然后通过形态学重构,进一步细致分割硬性渗出区域。实验表明,该方法不仅有效,而且可区分硬性渗出与软性渗出。最后本文介绍了在MFC框架下结合OpenCV(开源计算机视觉库)所开发的糖尿病视网膜病变图像诊断的演示系统。该演示系统实现了诊断系统的多种功能,包括血管分割、视盘定位、黄斑区检测及硬性渗出检测等。该系统在很大程度上方便了医生的诊断与跟踪病情。通过进一步完善该系统,可方便扩展对糖尿病视网膜病变图像自动诊断的功能。
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