基于多模型融合和区域迭代生长的视网膜血管自动分割

论文摘要

糖尿病视网膜病变是成年人致盲首因,视网膜血管分割是诊断糖尿病视网膜病变的基础.为提高视网膜血管分割准确性,提出一种基于多模型融合和区域迭代生长的视网膜血管自动分割算法.首先,预处理后分别构建数学形态学、匹配滤波器、尺度空间分析、多尺度线检测和神经网络模型初步分割视网膜血管,为减少噪声取五个分割结果的均值作为初步输出.其次,设计掩膜分离渗出物和视盘,将数学形态学模型分割结果替换掩膜白色区域,并融合初步输出生成组合结果.最后,考虑视网膜血管先验知识,对组合结果阈值分割和区域迭代生长后获取最终结果.实验结果表明,该算法分割DRIVE和STARE眼底图像库视网膜血管的检测精度、敏感度和特异性分别为0.9457、0.7843、0.9815以及0.9472、0.7826、0.9803,优于多数经典算法.

论文目录

• 1 引言
• 2 本文算法
•   2.1 眼底图像预处理
•   2.2 初步分割
•     2.2.1 数学形态学分割模型
•     2.2.2 匹配滤波器分割模型
•     2.2.3 尺度空间分析分割模型
•     2.2.4 多尺度线检测分割模型
•     2.2.5 神经网络分割模型
•     2.2.6 初步分割
•   2.3 多模型融合
•   2.4 精分割
• 3 实验结果及分析
•   3.1 实验数据及参数配置
•   3.2 评估指标
•   3.3 评估指标
• 4 结束语

文章来源

类型: 期刊论文

作者: 赖小波,许茂盛,徐小媚

关键词: 视网膜血管,自动分割,多模型融合,区域迭代生长

来源: 电子学报 2019年12期

年度: 2019

分类: 信息科技,医药卫生科技

专业: 眼科与耳鼻咽喉科,计算机软件及计算机应用,自动化技术

单位: 浙江中医药大学医学技术学院,浙江中医药大学第一临床医学院

基金: 国家自然科学基金(No.61602419),浙江省自然科学基金(No.LY16F10008,No.LQ16F020003)

分类号: TP391.41;TP183;R770.4

页码: 2611-2621

总页数: 11

文件大小: 6270K

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