本文關(guān)鍵詞：基于SVM的病理性視網(wǎng)膜血管分割，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：隨著現(xiàn)代醫(yī)學(xué)科技的發(fā)展和醫(yī)學(xué)設(shè)備的更新,越來越多的醫(yī)學(xué)圖像被應(yīng)用到醫(yī)學(xué)診斷和科學(xué)研究當(dāng)中。視網(wǎng)膜圖像是近年來興起的一類醫(yī)學(xué)圖像。關(guān)于視網(wǎng)膜圖像的研究主要分為識(shí)別、血管分割、視神經(jīng)盤檢測、中央凹檢測和病灶區(qū)檢測等。視網(wǎng)膜血管是視網(wǎng)膜圖像中最主要和穩(wěn)定的結(jié)構(gòu),對(duì)于視網(wǎng)膜血管的檢測是其他工作的基礎(chǔ)。首先,視網(wǎng)膜血管本身的信息對(duì)于一些疾病的預(yù)測有指導(dǎo)意義。另外,視網(wǎng)膜血管作為視網(wǎng)膜圖像中最主要的結(jié)構(gòu)之一,與其他的結(jié)構(gòu)之間有一定的空間關(guān)系。結(jié)合血管位置和走向信息檢測其它結(jié)構(gòu)具有更好的穩(wěn)定性。再者,視網(wǎng)膜圖像對(duì)于每一個(gè)人來說具有唯一性,可以用于生物特征識(shí)別,并以其變化小、難偽造成為安全性最高的生物特征識(shí)別種類之一。本文中方法的提出主要針對(duì)在解決視網(wǎng)膜圖像血管分割問題過程中所要面臨的以下挑戰(zhàn)。首先,視網(wǎng)膜圖像中會(huì)出現(xiàn)光照不均勻問題。另外,在正常的視網(wǎng)膜圖像中含有視神經(jīng)盤、中央凹和眼底色素細(xì)胞等結(jié)構(gòu),這些結(jié)構(gòu)大大影響了血管分割的結(jié)果。在病理性視網(wǎng)膜圖像中,除了上述挑戰(zhàn)外,眼底損傷、視神經(jīng)盤異常等結(jié)構(gòu)也都影響血管分割的結(jié)果�？梢�,在病理性視網(wǎng)膜圖像中獲得準(zhǔn)確的血管分割結(jié)果將面臨更多挑戰(zhàn)。目前,針對(duì)病理性視網(wǎng)膜圖像進(jìn)行血管分割方法尤其是監(jiān)督方法還比較少且效果還有待提升。并且,現(xiàn)有的特征提取方法很難滿足病理性視網(wǎng)膜血管分割的要求�，F(xiàn)有的視網(wǎng)膜血管分割方法主要分為兩大類：監(jiān)督方法和非監(jiān)督方法。非監(jiān)督方法不需要人工標(biāo)記而監(jiān)督方法需要人工標(biāo)記。監(jiān)督方法基本思路大體分為兩步,第一步是特征的定義和提取,第二步是分類器的選擇和應(yīng)用�，F(xiàn)階段用來解決病理性視網(wǎng)膜中血管分割的問題的方法大多為非監(jiān)督方法且效果有一定局限性。在本文中將利用監(jiān)督方法來解決病理性視網(wǎng)膜的分割問題。本文針對(duì)病理性視網(wǎng)膜圖像分割問題設(shè)計(jì)了更有效的特征提取算法。對(duì)圖像中每一個(gè)像素在局部區(qū)域內(nèi)提取特征的方法解決了分割過程中圖像光照不均勻問題。特征包括局部灰度分布信息、形狀信息、形態(tài)學(xué)信息等,比以往算法更全面和有效的區(qū)分血管區(qū)域和非血管區(qū)域。尤其是在病理性視網(wǎng)膜圖像中,這些特征的應(yīng)用使得本方法能夠有效而準(zhǔn)確的提取血管區(qū)域。在特征提取后,文中應(yīng)用了支持向量機(jī)對(duì)圖像進(jìn)行處理得到最終分割結(jié)果。本文方法分別在STARE(Structured Analysis of the Retina)數(shù)據(jù)庫和DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)上進(jìn)行了測試。在這兩個(gè)數(shù)據(jù)庫上的實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文方法對(duì)于健康的和病理性的視網(wǎng)膜圖像分割效果都非常好,并對(duì)光照不均勻圖像的分割具有魯棒性。另外,本文算法具有良好的適用性。
【關(guān)鍵詞】：視網(wǎng)膜血管分割 特征提取 病理性視網(wǎng)膜圖像 支持向量機(jī)
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：R770.4;TP391.41
【目錄】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 緒論12-20
• 1.1 研究背景與意義12-13
• 1.2 方法綜述13-16
• 1.2.1 非監(jiān)督方法14-15
• 1.2.2 監(jiān)督方法15-16
• 1.3 主要挑戰(zhàn)16-18
• 1.4 本文工作內(nèi)容18-19
• 1.5 論文組織19-20
• 第二章 基于SVM的病理性視網(wǎng)膜血管分割方法20-34
• 2.1 問題分析20
• 2.2 方法概述20-21
• 2.3 特征提取21-29
• 2.3.1 特征提取方法分析21-23
• 2.3.2 特征提取23-29
• 2.4 分類29-33
• 2.4.1 分類方法分析29-30
• 2.4.2 分類30-33
• 2.5 本章小結(jié)33-34
• 第三章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析34-46
• 3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)及評(píng)價(jià)準(zhǔn)則34-36
• 3.1.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)34-35
• 3.1.2 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則35-36
• 3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)置36-37
• 3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析與對(duì)比37-43
• 3.3.1 實(shí)驗(yàn)結(jié)果37
• 3.3.2 主要評(píng)價(jià)指標(biāo)對(duì)比37-39
• 3.3.3 光照不均勻視網(wǎng)膜圖像血管分割效果對(duì)比39-40
• 3.3.4 健康視網(wǎng)膜圖像血管分割效果對(duì)比40
• 3.3.5 病理性視網(wǎng)膜圖像血管分割效果對(duì)比40-42
• 3.3.6 算法適用性實(shí)驗(yàn)42-43
• 3.4 算法應(yīng)用實(shí)例43-45
• 3.5 本章小結(jié)45-46
• 第四章 總結(jié)與展望46-48
• 參考文獻(xiàn)48-53
• 致謝53-54
• 攻讀學(xué)位期間申請(qǐng)專利與發(fā)表的學(xué)術(shù)論文54-55
• 攻讀學(xué)位期間參加的項(xiàng)目55-56
• 學(xué)位論文評(píng)閱及答辯情況表56

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：379905