【摘要】：人體眼底各組織的情況可在眼底視網(wǎng)膜圖像集中觀察,評估分析視網(wǎng)膜圖像是眼科醫(yī)生檢查診斷中最重要的環(huán)節(jié)之一。分析視網(wǎng)膜血管不僅能判斷視網(wǎng)膜疾病,還能輔助判斷動脈硬化和糖尿病等全身性疾病;視網(wǎng)膜視盤的情況亦可作為青光眼和腦垂體瘤的判斷依據(jù)。因此,利用圖像技術(shù)準確高效地從視網(wǎng)膜圖像中分割血管和視盤有助于眼科輔助診療和篩查,有廣泛的實踐價值和應(yīng)用前景。近年來視網(wǎng)膜血管和視盤分割方法不斷涌現(xiàn)�，F(xiàn)有的傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)血管分割算法往往只采取單一特征訓(xùn)練分類器;諸多視盤分割算法從全局視網(wǎng)膜圖像中分割視盤,分割效果易受視盤周邊的噪聲影響。且視網(wǎng)膜數(shù)據(jù)集標注難度大、數(shù)據(jù)量不足。針對上述視網(wǎng)膜圖像分割中的問題,本文提出一種多特征融合的血管分割算法和基于快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與水平集的視盤分割方法,論文主要工作如下:針對由視網(wǎng)膜血管拓撲結(jié)構(gòu)復(fù)雜導(dǎo)致血管末端分割精度低的問題,本文提出一種綜合血管線性結(jié)構(gòu)、邊緣信息、灰度信息和統(tǒng)計信息等多種視網(wǎng)膜血管特征的血管分割算法,充分保留視網(wǎng)膜血管結(jié)構(gòu)的連續(xù)與完整。對每個視網(wǎng)膜像素點分別提取線性特征、紋理特征、矩特征、方差特征和灰度特征作為判斷血管像素依據(jù),通過各類特征的融合訓(xùn)練隨機森林分類器并得到血管分類器,最后在血管像素分類之后設(shè)計血管形態(tài)學(xué)后處理算子,進一步提升血管分割精度。算法在DRIVE和STARE數(shù)據(jù)集上測試,實驗表明本文算法較好地保證血管分割結(jié)果的連通性,在微小血管處分割精度良好,整體分割精度與大部分現(xiàn)有血管分割算法一致,高于傳統(tǒng)視網(wǎng)膜分割算法。針對視盤分割算法在全局視網(wǎng)膜圖像中易受背景像素干擾,影響分割準確率的問題,本文提出一種基于快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)與水平集的視盤定位分割算法。該方法先框定視盤矩形區(qū)域再精細分割視盤邊界。算法定位部分由ZF Net對原始視網(wǎng)膜圖像卷積提取視網(wǎng)膜特征,然后由快速區(qū)域卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)確定視盤區(qū)域精確位置。算法分割部分首先采用直方圖匹配與灰度閉運算增強視盤區(qū)域圖像,之后采用添加形狀約束項的局部區(qū)域擬合能量水平集函數(shù)求解視盤精確邊界。算法在MESSIDOR數(shù)據(jù)集測試,比較了不同視盤分割算法的性能,該算法與主流視盤分割算法的視盤重疊率相當,對光照與噪聲有一定魯棒性。
【學(xué)位授予單位】：江西理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：R770.4;TP391.41
【圖文】：

第一章 緒 論1 研究背景與意義視覺感知是人們獲取自然信息的主要方式，在人類日常感知中，視覺信息占總信0%以上[1]。在認識世界、改造世界的過程中，人體的各項活動往往都需要視覺系能完成反饋：在運動中需要視覺系統(tǒng)與運動系統(tǒng)配合才能完成準確的動作；人腦記憶與聯(lián)想也來源于對視覺信息的抽象。視覺功能直接影響人體其它系統(tǒng)功能與質(zhì)量。眼球是產(chǎn)生視覺信號的重要器官，如圖 1.1 所示，可大致分為眼前節(jié)和眼。眼前節(jié)是指眼球內(nèi)前部的組織：包括前房、瞳孔、眼角膜和晶狀體等屈光介質(zhì)是讓光線匯聚在視網(wǎng)膜黃斑處并產(chǎn)生神經(jīng)沖動。眼底是指眼球中靠近視網(wǎng)膜部分包括視網(wǎng)膜、視網(wǎng)膜中央動靜脈、視盤、鞏膜、黃斑、脈絡(luò)膜、視神經(jīng)球內(nèi)段所球壁及與之聯(lián)系的玻璃體等結(jié)構(gòu)[2]。

經(jīng)驗的眼科醫(yī)生手動分割，血管手動分割工作重復(fù)枯燥，占用醫(yī)生大量工作時間，分割結(jié)果容易受醫(yī)生的主觀性左右。在病變視網(wǎng)膜眼底彩照中更有病灶和圖像噪聲的遮擋血管，如圖1.2(c)所示，分割難度進一步加大。(a) 正常眼底彩照 (b) 血管手動分割結(jié)果 (c) 糖尿病患者眼底彩照圖 1.2 眼底彩照視網(wǎng)膜血管在眼底彩照中，視盤是視網(wǎng)膜中的血管和神經(jīng)匯聚的區(qū)域，視盤形態(tài)為近似橢圓，其豎直高度比水平高度大 7%~10%[4]，反映在眼底彩照上為高亮圓形區(qū)域。視盤區(qū)域進一步又可分為視盤區(qū)域和視杯區(qū)域，視杯區(qū)域是視盤內(nèi)圈中更為高亮的區(qū)域。視盤區(qū)域中垂直視杯直徑(Vertical Cup Diameter, VCD)與垂直視盤直徑(Vertical Disc Diameter, VDD)的比值--垂直杯盤比(VerticalCuptoDiscRatio, CDR)可作為青光眼的診斷依據(jù)[5]，如圖 1.3(a)所示。青光眼患者的視杯區(qū)域增大，因此青光眼患者的垂直杯盤比往往大于健康人眼底彩照杯盤比，如圖 1.3(b)所示。杯盤比傳統(tǒng)的計算方法是根據(jù)有經(jīng)驗眼科醫(yī)生的主觀估計得到的

(a) 正常視盤 (b) 青光眼視盤(視杯區(qū)域增大)圖 1.3 眼底彩照視盤結(jié)構(gòu)手動提取眼底彩照視網(wǎng)膜信息難度大、要求高，而且壓縮醫(yī)生的工作時間。近年來通過計算機圖像技術(shù)自動地、定量地分析視網(wǎng)膜信息越來越受到眼科學(xué)界和計算機視覺領(lǐng)域的關(guān)注。通過圖像算法實現(xiàn)的視網(wǎng)膜血管分割和杯盤比計算技術(shù)對于臨床醫(yī)學(xué)和社會都有著重大意義：由圖像算法得到血管分割和杯盤比更為客觀和精確，可為診療提供定量的數(shù)據(jù)支持，為醫(yī)生提供判斷依據(jù)；視網(wǎng)膜圖像自動分割技術(shù)可大大減輕眼科醫(yī)生的工作量，

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本文編號：2788197