本文選題：彩色視網膜圖像 + 血管分割��； 參考：《哈爾濱工業(yè)大學》2016年博士論文

【摘要】：眼底圖像處理與分析是計算機科學在醫(yī)學領域中的重要應用。利用彩色視網膜圖像對眼底病進行篩查可以及時診治相關眼底病并有效減少失明的發(fā)生。目前,眼底病主要是通過專家人工檢查眼底圖像中的相關目標(視網膜血管、視盤、中央凹以及病變)來進行診斷,這使得大范圍的眼底病普查得不到開展,大量眼底病患者因得不到及時診斷和治療,導致視力受損甚至失明。為此,利用圖像處理、計算機視覺以及機器學習等方法,自動檢測彩色視網膜圖像中眼底病相關目標,對實現(xiàn)計算輔助眼底病篩查以及推廣大規(guī)模眼底普查具有十分重要的意義。論文按照眼底視網膜血管分割、視盤定位與分割、中央凹檢測以及眼底病變檢測這條主線展開研究。主要研究內容和創(chuàng)新成果如下:(1)針對視網膜血管分割過程中存在微小血管檢測困難以及容易受到圖像中階躍邊緣干擾等問題,本文提出了基于迭代測地時間的視網膜血管分割方法,該方法通過方向線檢測算子,檢測出視網膜血管網絡的中心線,繼而利用迭代的方式計算測地時間來對視網膜中心附近的像素進行分類,當迭代收斂時即完成血管的精確分割。為了進一步提高低對比度以及微小血管的分割性能,本文還提出了基于相位一致性的血管分割方法,通過使用相位一致性這種光照無關的度量來對血管進行增強,進而訓練全連接條件隨機場來實現(xiàn)血管的精確分割。(2)針對視網膜視盤定位時容易受到病變以及圖像噪聲的影響,本文首先建立了方向模型,將視網膜視盤定位看成是方向場的優(yōu)化問題。在該理論的基礎上,本文具體化了全局松弛雙拋物線方向模型以及局部盤形方向模型。為了在視盤定位過程中綜合利用全局與局部方向信息,本文利用混合方向模型來融合全局方向模型和局部方向模型的結果,并通過求解優(yōu)化問題,完成對視網膜視盤的精確定位。為了克服視盤分割過程中容易受到視盤周邊病變、色素沉著以及低對比度光照的影響,本文接下來建立了融合多能量的變分模型,將視網膜視盤分割問題看成是多能量的優(yōu)化問題。在該理論的基礎上,本文提出了基于相位信息的邊界能量,基于PCA的形狀能量以及區(qū)域能量來對輪廓曲線進行驅動,實現(xiàn)視盤的精確分割。(3)考慮到中央凹區(qū)域容易受到病變的干擾,為了有效提高中央凹檢測的精度,本文提出了融合多特征的中央凹檢測模型。首先通過利用眼底視網膜解剖學先驗知識,提取中央凹的全局先驗特征。其次,利用中央凹的局部外觀特征,提取出中央凹形狀先驗特征。最后,為了區(qū)分中央凹與眼底病變,本文利用深度學習方法,學習出中央凹區(qū)域的深度特征。在此基礎上,本文將這些特征進行融合,提出了多特征融合模型,完成對中央凹的精確定位。(4)眼底病變中微動脈是眼底病變最早期的癥狀,也最容易被患者忽視,甚至被眼科專家漏診。由于其尺寸較小,且對其進行檢測容易受到血管以及圖像噪聲的干擾,本文通過提出梯度向量分析的方法來對視網膜圖像中的微動脈瘤進行檢測和定位,進而利用快速水平集方法對微動脈瘤進行分割,并通過訓練樣本不均衡分類器來解決候選微動脈瘤分類時的類別不均衡問題�？紤]到眼底圖像中其他的暗病變和亮病變通常較為明顯,且具有較強視覺顯著性特征,本文還提出基于視覺注意模型的方法,實現(xiàn)對眼底圖像中的暗病變和亮病變的同步檢測。
[Abstract]:In order to improve low contrast and image noise , this paper proposes a new method of retinal blood vessel segmentation based on the method of image processing , computer vision and machine learning . ( 3 ) In order to effectively improve the accuracy of the central concave region , a central concave detection model is proposed in order to effectively improve the accuracy of the central concave region .
【學位授予單位】：哈爾濱工業(yè)大學
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2016
【分類號】：R770.4;TP391.41

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本文編號：2036304