本文關(guān)鍵詞：基于特征提取和監(jiān)督學(xué)習(xí)的視網(wǎng)膜血管分割技術(shù)研究

  更多相關(guān)文章： 眼底視網(wǎng)膜圖像 血管分割 COSFIRE濾波模型 K近鄰算法 貝葉斯 高斯混合模型

【摘要】：眼底視網(wǎng)膜血管的病變可以反映出很多全身性疾病,通過觀測眼底血管變化來協(xié)助視網(wǎng)膜疾病的早期篩查具有重要意義。視網(wǎng)膜血管分割算法作為視網(wǎng)膜疾病自動篩查系統(tǒng)的核心組成部分,其性能的優(yōu)劣直接關(guān)系到整個系統(tǒng)的性能。目前,國內(nèi)外研究人員已開發(fā)出很多視網(wǎng)膜血管分割方法,但大都不能滿足臨床眼底檢測的要求。因此,研究出能夠滿足實際應(yīng)用的視網(wǎng)膜血管分割方法對臨床眼科研究具有重要的理論價值和現(xiàn)實意義。本文基于上述應(yīng)用需求,并結(jié)合眼底視網(wǎng)膜血管的自身結(jié)構(gòu)特點,研究了一種特征提取和基于監(jiān)督學(xué)習(xí)的視網(wǎng)膜血管分割方法。首先,分析了視網(wǎng)膜圖像的RGB通道,選取綠色通道作為后續(xù)處理對象。再通過直方圖均衡化(HE)和受限對比度自適應(yīng)直方圖均衡化(CLAHE)兩種方法對視網(wǎng)膜圖像做增強(qiáng)處理,發(fā)現(xiàn)CLAHE對視網(wǎng)膜圖像的增強(qiáng)效果要更好。為減少相機(jī)獲取過程噪聲的影響和無效信息對血管分割的干擾,對處理后的圖像感興趣區(qū)域(ROI)做了膨脹處理并設(shè)計了基于YIQ顏色空間模型的眼底視場提取(FOV)方法。然后,在分析生物視覺感受野數(shù)學(xué)模型的基礎(chǔ)上,深入研究了一種基于COSFIRE濾波模型的特征提取方法,與綠色通道共同構(gòu)建了一個三維特征向量庫。最后,在特征提取的基礎(chǔ)上,討論分析了兩種簡單參數(shù)調(diào)優(yōu)的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法對視網(wǎng)膜血管分割的效果,分別是K近鄰算法、貝葉斯高斯混合模型。同時,將本文算法與其他一些現(xiàn)有的算法進(jìn)行比較,證明了本文算法的有效性。
【關(guān)鍵詞】：眼底視網(wǎng)膜圖像 血管分割 COSFIRE濾波模型 K近鄰算法 貝葉斯 高斯混合模型
【學(xué)位授予單位】：太原理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號】：R774.1;TP391.41
【目錄】：

• 摘要3-5
• ABSTRACT5-10
• 第一章 緒論10-20
• 1.1 引言10-11
• 1.2 研究背景及意義11-13
• 1.3 視網(wǎng)膜血管分割方法研究現(xiàn)狀13-16
• 1.4 視網(wǎng)膜血管分割研究存在的問題16
• 1.5 本文主要研究內(nèi)容及章節(jié)安排16-20
• 第二章 眼底視網(wǎng)膜圖像預(yù)處理20-34
• 2.1 眼底構(gòu)造20-21
• 2.2 眼底視網(wǎng)膜圖像采集與獲取21-22
• 2.3 數(shù)字圖像處理基礎(chǔ)22-25
• 2.3.1 數(shù)字圖像介紹及其基本屬性22-24
• 2.3.2 數(shù)字圖像處理系統(tǒng)24-25
• 2.4 眼底視網(wǎng)膜圖像的通道選取分析25-26
• 2.5 視網(wǎng)膜圖像增強(qiáng)處理26-30
• 2.6 感興趣區(qū)域膨脹處理30-31
• 2.7 視網(wǎng)膜圖像視場的提取31-33
• 2.8 本章小結(jié)33-34
• 第三章 視網(wǎng)膜圖像特征提取方法研究34-44
• 3.1 生理學(xué)基礎(chǔ)及數(shù)學(xué)模型34-38
• 3.1.1 生理學(xué)基礎(chǔ)34-36
• 3.1.2 感受野數(shù)學(xué)模型36-37
• 3.1.3 COSFIRE濾波數(shù)學(xué)模型37-38
• 3.2 血管結(jié)構(gòu)特征提取38-40
• 3.2.1 對稱結(jié)構(gòu)的COSFIRE濾波模型38
• 3.2.2 DoG濾波器模糊移位運算38-39
• 3.2.3 COSFIRE濾波響應(yīng)39
• 3.2.4 非對稱結(jié)構(gòu)的COSFIRE濾波模型及血管末端特征結(jié)構(gòu)39-40
• 3.3 特征提取實驗參數(shù)設(shè)置及實驗結(jié)果40-42
• 3.4 特征歸一化處理42
• 3.5 本章小結(jié)42-44
• 第四章 基于K近鄰算法的視網(wǎng)膜血管分割44-52
• 4.1 機(jī)器學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)44-45
• 4.2 K近鄰算法45-46
• 4.3 實驗結(jié)果與分析46-51
• 4.3.1 實驗建立46-47
• 4.3.2 實驗結(jié)果評價指標(biāo)47-48
• 4.3.3 K值設(shè)定48-49
• 4.3.4 實驗結(jié)果及分析49-51
• 4.4 本章小結(jié)51-52
• 第五章 基于貝葉斯高斯混合分類器的視網(wǎng)膜血管分割方法52-62
• 5.1 貝葉斯高斯混合模型分類器52-55
• 5.1.1 貝葉斯決策論52-53
• 5.1.2 高斯混合概率密度函數(shù)53-54
• 5.1.3 GMM參數(shù)估計-EM算法54-55
• 5.2 實驗結(jié)果與分析55-59
• 5.2.1 高斯混合模型參數(shù)C調(diào)優(yōu)55-56
• 5.2.2 算法分割結(jié)果56-57
• 5.2.3 算法性能分析57-59
• 5.3 本章小結(jié)59-62
• 第六章 總結(jié)與展望62-64
• 6.1 論文的研究成果62
• 6.2 未來工作展望62-64
• 參考文獻(xiàn)64-68
• 致謝68-70
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文70

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