本文關(guān)鍵詞：基于監(jiān)督分類的糖尿病視網(wǎng)膜病變檢測方法的研究

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【摘要】：糖尿病視網(wǎng)膜病變(Diabetic Retinopathy, DR)是糖尿病的嚴(yán)重眼部并發(fā)癥,已成為導(dǎo)致成年人視力減弱和失明的最主要原因之一。DR可能發(fā)生數(shù)年而不會對視力造成明顯影響,因此定期的DR篩查、及時(shí)的診斷和治療十分重要,可以很大程度上降低DR造成的視力損傷。眼底照相機(jī)拍攝的眼底圖像能準(zhǔn)確、客觀地記錄眼底情況,對眼底圖像中的DR病變(例如硬性滲出、微血管瘤及出血)進(jìn)行自動(dòng)檢測,可提供有效的計(jì)算機(jī)輔助診斷,減輕眼科醫(yī)生的工作負(fù)擔(dān)。眼底圖像包含不同解剖結(jié)構(gòu)(例如血管和視盤)和病變,它們在某些特征上的相似性給彼此的檢測帶來干擾。此外,眼底成像的硬件條件也影響著眼底圖像的質(zhì)量,增加了DR檢測的難度。針對這些問題,本文首先對眼底圖像進(jìn)行預(yù)處理,然后實(shí)現(xiàn)血管及視盤的分割,最后著重圍繞基于監(jiān)督分類的DR病變檢測方法進(jìn)行研究,主要研究工作如下：(1)眼底圖像預(yù)處理。在合適的顏色通道下對眼底圖像進(jìn)行對比度增強(qiáng)和顏色規(guī)定化等預(yù)處理,提高眼底圖像中感興趣目標(biāo)的可檢測性。(2)血管及視盤的分割。在血管分割中,利用血管的線性形態(tài)特征,采用基于多方向線性結(jié)構(gòu)元素的數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)方法實(shí)現(xiàn)血管的快速分割。在視盤檢測中,利用血管分布結(jié)構(gòu)縮小視盤檢測范圍,在小窗口內(nèi)利用視盤的圓形結(jié)構(gòu)特征,采用Hough變換圓檢測方法實(shí)現(xiàn)對視盤的分割。(3)硬性滲出的檢測。結(jié)合特征提取、形態(tài)學(xué)和支持向量機(jī)等理論,提出一種基于監(jiān)督分類的硬性滲出檢測方法。首先利用形態(tài)學(xué)和閾值方法粗分割出候選區(qū)域,并從中剔除視盤；然后在候選區(qū)域上提取顏色、邊緣、AM-FM紋理等多種特征,通過支持向量機(jī)(Support Vector Machine, SVM)分類器對硬性滲出候選區(qū)域進(jìn)行分類。該方法剔除了候選區(qū)域中與硬性滲出在灰度上較為相似的軟性滲出和背景,獲得了較好的檢測敏感性和特異性。(4)微血管瘤及出血的檢測。針對微血管瘤及出血的對比度較低、邊緣較為模糊等特點(diǎn),提出一種結(jié)合Chan-Vese模型輪廓提取和支持向量機(jī)的檢測方法。首先在眼底圖像預(yù)處理后利用局部灰度差分割出候選區(qū)域,并從中剔除血管；接著通過Chan-Vese模型提取候選區(qū)域輪廓,更好地描述其形狀特點(diǎn)；然后提取顏色、形態(tài)等特征,使用支持向量機(jī)的分類方法進(jìn)一步剔除殘余細(xì)長血管和相似背景點(diǎn),實(shí)現(xiàn)微血管瘤及出血的精確檢測。
【學(xué)位授予單位】：福州大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號】：R587.2;R774.1;TP391.41

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