基于特征識別的視網(wǎng)膜血管分割方法研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像研究與分析是圖像處理領(lǐng)域中的重點(diǎn)以及難點(diǎn)問題之一。隨著圖像處理技術(shù)的快速發(fā)展，借助圖形、計(jì)算機(jī)等輔助手段，醫(yī)學(xué)圖像的顯示以及處理得到了極大的改善。眼底視網(wǎng)膜血管作為人體唯一能夠觀察到的較深層微血管，通過對其形態(tài)學(xué)結(jié)構(gòu)進(jìn)行分析，可以反映疾病對視網(wǎng)膜血管網(wǎng)絡(luò)的影響。然而，由于視網(wǎng)膜目標(biāo)血管與背景的對比度低，血管的寬度以及彎曲度變化不均，以及視網(wǎng)膜圖像采集時噪聲的影響，使視網(wǎng)膜血管分割面臨巨大挑戰(zhàn)。因此，對眼底組織進(jìn)行分割與提取，建立

2、眼底圖像的計(jì)算機(jī)分析系統(tǒng)，對臨床視網(wǎng)膜疾病診斷具有重要意義。
　　本文對眼底視網(wǎng)膜血管分割算法進(jìn)行了研究，主要內(nèi)容如下:
　　(1)研究了眼底視網(wǎng)膜圖像的預(yù)處理過程。通過分析視網(wǎng)膜彩色圖像及其紅、綠、藍(lán)單色通道分量，可以發(fā)現(xiàn)綠色通道分量擁有最佳的血管/背景對比度信息，而其它通道分量的對比度相對較低，且噪聲含量較高。因此，本文選擇視網(wǎng)膜綠色通道分量進(jìn)行處理。為了進(jìn)一步提高視網(wǎng)膜血管與背景的對比度，本文采用對比度受限的自適應(yīng)直方

3、圖均衡方法對視網(wǎng)膜綠色通道分量進(jìn)行了增強(qiáng)。
　　(2)提出一種基于特征識別的視網(wǎng)膜血管分割方法。該方法首先對視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行特征提取，包括視網(wǎng)膜圖像增強(qiáng)、高斯匹配濾波、2D Gabor小波變換、Frangi濾波以及梯度分析處理后的特征向量。最后將得到的特征向量輸入誤差反向傳播神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，對視網(wǎng)膜目標(biāo)血管和背景進(jìn)行分類識別。
　　此外，本文對視網(wǎng)膜分割算法進(jìn)行了定性以及定量分析，即比較了不同算法的視網(wǎng)膜分割結(jié)果，并計(jì)算了算法的準(zhǔn)確