【摘要】：隨著人們生活質(zhì)量的不斷提高,糖尿病患者也呈現(xiàn)逐年增多的趨勢(shì)。糖尿病性視網(wǎng)膜病變作為糖尿病性微血管病變的嚴(yán)重并發(fā)癥之一,是引起失明以及視力障礙的主要原因。這種病理信息往往可以從視網(wǎng)膜圖像中分析得出,然而對(duì)于不同的病變階段,視網(wǎng)膜圖像會(huì)呈現(xiàn)出不同的病理構(gòu)造;此外,視網(wǎng)膜圖像中的微血管系統(tǒng)也因人而異。這些因素都給本文的研究帶來(lái)巨大的挑戰(zhàn)。本文以視網(wǎng)膜圖像作為研究對(duì)象,著重對(duì)視網(wǎng)膜圖像的解剖結(jié)構(gòu)以及病變區(qū)域等內(nèi)容進(jìn)行分析,主要的研究?jī)?nèi)容分為以下三個(gè)方面:1、視網(wǎng)膜圖像預(yù)處理。此階段的主要任務(wù)包含視網(wǎng)膜圖像背景均衡化,圖像噪聲去除和感興趣區(qū)域提取三個(gè)方面。預(yù)處理工作的好壞直接關(guān)系到解剖結(jié)構(gòu)檢測(cè)和病變分析的準(zhǔn)確性。2、視網(wǎng)膜圖像解剖結(jié)構(gòu)檢測(cè)。包括血管分割、視神經(jīng)盤檢測(cè)以及黃斑區(qū)域定位。在視網(wǎng)膜血管分割上,提出一種基于韋伯變換和多尺度空間分析的方法,并通過(guò)邊界強(qiáng)度和脊強(qiáng)度這兩個(gè)重要特征對(duì)血管像素進(jìn)行增強(qiáng);視神經(jīng)盤作為青光眼神經(jīng)損害的診斷依據(jù),本文利用其本質(zhì)的特征并結(jié)合Sobel算子、Canny算子以及霍夫變換得到最終的檢測(cè)結(jié)果;對(duì)于黃斑區(qū)域的工作,文中主要應(yīng)用模板匹配的方法對(duì)其實(shí)現(xiàn)精確定位。3、視網(wǎng)膜圖像病變區(qū)域檢測(cè)。主要檢測(cè)的對(duì)象為微動(dòng)脈瘤、出血以及滲出。在微動(dòng)脈瘤的檢測(cè)上,運(yùn)用多尺度高斯核函數(shù)進(jìn)行相似性匹配,接著通過(guò)支持向量機(jī)對(duì)獲得的檢測(cè)點(diǎn)進(jìn)行分類,該方法的準(zhǔn)確率較其他算法相比有著明顯的提升。對(duì)于視網(wǎng)膜圖像中的出血檢測(cè),將基于多尺度線性結(jié)構(gòu)的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法檢測(cè)得到的候選區(qū)域,通過(guò)SLIC算法處理成超像素塊并計(jì)算其分類特征,利用灰度值投票算法進(jìn)行分類。最后,針對(duì)滲出的檢測(cè),先是通過(guò)滑動(dòng)窗口以及形態(tài)學(xué)重建的方法獲得滲出候選區(qū)域,然后根據(jù)超像素區(qū)域計(jì)算其對(duì)應(yīng)的特征,并設(shè)計(jì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)分類器進(jìn)行分類。
[Abstract]:With the continuous improvement of people's quality of life, diabetes patients also show an increasing trend year by year. As one of the serious complications of diabetic microangiopathy, diabetic retinopathy is the main cause of blindness and visual impairment. This kind of pathological information can often be obtained from the retinal image, but for different pathological stages, the retinal image will present different pathological structure. In addition, the microvascular system in the retinal image is different from person to person. These factors bring great challenges to the research of this paper. In this paper, the retina image is taken as the research object, and the anatomical structure and pathological area of the retinal image are analyzed. The main research contents are as follows: 1. Retina image preprocessing. The main tasks of this stage include retinal image background equalization, image noise removal and region of interest extraction. The quality of preprocessing is directly related to the accuracy of anatomical structure detection and pathological analysis. 2. Retinal image anatomical structure detection. These include vascular segmentation, optic disc detection, and macular localization. In retinal vascular segmentation, a method based on Weber transform and multi-scale spatial analysis is proposed, and the pixels are enhanced by boundary strength and ridge strength. Optic disc is the basis for the diagnosis of glaucoma nerve damage. This paper uses its essential characteristics and combines Sobel operator, Canny operator and Hough transform to get the final detection results. For the work of macular region, the template matching method is mainly used to locate the macular area accurately. 3. Microaneurysms, bleeding and exudation were mainly detected. In the detection of microaneurysms, the similarity matching is carried out by using multi-scale Gao Si kernel function, and then the detection points are classified by support vector machine. The accuracy of this method is obviously improved compared with other algorithms. For the detection of hemorrhage in retinal images, the candidate regions detected by mathematical morphology method based on multi-scale linear structure are processed into super-pixel blocks by SLIC algorithm and their classification features are calculated, and the classification is carried out by using gray-scale voting algorithm. Finally, for the detection of exudation, the candidate seepage regions are obtained by sliding window and morphological reconstruction, and then the corresponding features are calculated according to the super-pixel region, and an artificial neural network classifier is designed for classification.
【學(xué)位授予單位】：浙江大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：R770.4

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本文編號(hào)：2385280