【摘要】：為了進行眼底疾病輔助診斷,提出一種基于多特征融合和隨機森林的視網(wǎng)膜血管分割方法.首先為彩色眼底圖中的每個像素點提取一個23維特征向量(包括圖像不變矩、灰度共生矩陣、LoG結(jié)合高斯二階導、梯度法、相位一致性和Hessian矩陣特征);然后選取一定數(shù)量的像素點,提取其特征共同構造一個特征矩陣作為輸入數(shù)據(jù),并采用隨機森林算法訓練分類器;再用訓練好的分類器對待分割圖像中的像素點進行分類,判斷其是否為血管點;最后在初步分割基礎上進行基于連通區(qū)域補足血管的后處理,得到優(yōu)化后的血管分割結(jié)果.在DRIVE公共數(shù)據(jù)庫上進行實驗的結(jié)果表明,該方法平均精確度達0.9606,平均靈敏度達0.7447,平均特異性達0.9838,比已有方法性能更優(yōu).
[Abstract]:A method of retinal vascular segmentation based on multi-feature fusion and random forest was proposed to assist the diagnosis of ocular fundus diseases. Firstly, a 23-dimensional eigenvector (including image moment invariant, grayscale co-occurrence matrix log and Gao Si second-order derivative, gradient method) is extracted for each pixel in the color fundus image. Phase consistency and Hessian matrix feature), and then select a certain number of pixels, extract the feature matrix to construct a feature matrix as input data, and use the random forest algorithm to train the classifier. Then the trained classifier is used to classify the pixel points in the segmented image to determine whether they are vascular points. Finally, on the basis of the initial segmentation, the post-processing based on the complementary vessels in the connected region is carried out, and the optimized segmentation results are obtained. The experimental results on DRIVE public database show that the average accuracy of the method is 0.9606, the average sensitivity is 0.7447, the average specificity is 0.9838, and the performance of this method is better than that of the existing methods.
【作者單位】： 中南大學文學與新聞傳播學院;移動醫(yī)療教育部-中國移動聯(lián)合實驗室;中南大學信息科學與工程學院;
【基金】：國家自然科學基金(61573380,61562029)
【分類號】：R770.4;TP391.41

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本文編號：2180724