改进的形态学与Otsu相结合的视网膜血管分割

针对视网膜图像采集过程中由于疾病引起的图像光照反射过强问题,提出了一种修正的形态学与Otsu相结合的无监督视网膜血管分割算法。首先运用形态学中的高低帽变换增强血管与背景的对比度;然后提出了一种修正方法,消除部分由视网膜疾病引起的光照问题;最后使用Otsu阈值方法分割血管。算法在DRIVE和STARE视网膜图像数据库中进行了测试,实验结果表明,DRIVE数据库中的分割精度为0.9382,STARE数据库中的分割精度为0.9460,算法的执行时间为1.6s。算法能够精确地分割出视网膜血管,与传统的无监督视网膜血管分割算法相比,算法的分割精度高、抗干扰能力强。     

基于Morlet小波变换的视网膜血管分割

眼底视网膜血管网络是诊断糖尿病视网膜病、青光眼等眼科疾病的重要手段.根据视网膜血管的树状网络结构和灰度分布特征,提出一种基于Morlet小波和高斯匹配滤波的分割方法.首先通过分析二维Morlet小波变换对血管的系数响应来构造血管特征函数图;随后采用多尺度的离散高斯核对血管骨架进行匹配滤波,提高微小血管与背景区域的对比度;最后结合区域连通性分析和滞后阈值技术滤除背景噪声,提取出更加精确的血管树细节.在DRIVE和STARE数据库上的实验结果表明,作为非监督类分割方法,该方法能有效地提取眼底图像的视网膜血管网络,粘连现象少,而且对图像中噪声的鲁棒性较其他方法明显提高,具有较好的临床应用参考价值.     

基于改进相位一致性算法的眼底血管分割

为了从眼底图像中分割出具不同形态特征的视网膜血管,提出了基于改进相位一致性算法的眼底血管分割方法。采用二维离散Hilbert变换实现相位一致性算法,利用相位一致性算法在频域提取眼底图像特征并用于视网膜血管分割。采用STARE眼底图像数据库进行实验并以专家手工分割结果为标准,实验结果表明,提出的改进相位一致性算法可较好完成视网膜血管分割,能够有效避免图像亮度和对比度对分割结果的影响。     

基于PST和多尺度高斯滤波的视网膜血管的分割

视网膜血管分割是眼科计算机辅助诊断和大规模眼科疾病筛查系统的基础。为辅助眼科医生进行眼底疾病的诊断，文中提出了一种基于相位拉伸变换(PST)和多尺度高斯滤波的视网膜血管分割方法。首先，将彩色眼底影像的绿色通道分量图进行增强预处理；然后采用不同尺度的高斯滤波器对预处理增强后的视网膜血管进行降噪处理，再结合PST边缘检测算法初步获得视网膜血管分割图；最后整合初步获得的视网膜血管分割图并进行形态学去噪，获得最终的视网膜血管分割图。通过在视网膜图像库DRIVE上进行实验，其平均准确率为93%，平均灵敏度达77%，平均特异性为95%，该实验结果验证了文中方法的有效性。     

基于残差与小波U-Net的视网膜图像分割

视网膜血管分割是医学图像分割中常见的一项任务, 视网膜血管图像有着分割目标小而多的特点, 过去的网络在分割中可以较好地提取粗血管, 但是很容易忽略细血管, 而这部分细血管的提取在一定程度上影响网络的性能, 甚至是诊断的结果. 因此, 为了达到在保证准确提取粗血管的前提下, 提取到更多更连续的细血管的目标, 本文使用对称编解码网络作为基础网络, 使用一种新的卷积模块DR-Conv, 旨在防止过拟合的同时提高网络的学习能力. 同时, 针对最大池化层造成的信息损失问题, 考虑使用小波变换进行图像分解并使用逆小波变换对图像进行恢复, 利用混合损失函数结合不同损失函数的特性以弥补单个损失函数优化能力不足的问题. 为了评估网络的性能, 在3个公共视网膜血管数据集上分别对网络进行了测试, 并与最新方法进行了比较, 实验结果表明本文网络拥有更优的性能.     

利用测地线距离直方图分割血管粘连型肺结节的算法

肺结节分割为其图像特征的计算和良恶性判别提供了重要依据.针对CT图像中血管和结节的灰度值接近,导致血管粘连型肺结节分割较为困难的问题,提出一种基于测地线距离直方图的血管粘连型肺结节分割算法.首先利用各项异性扩散对图像进行预处理,并沿x,y,z方向分别对图像进行灰度积分投影,寻找投影曲线的极大值作为阈值分割的初始参考点;然后采用阈值分割结合测地线距离变换的方法对结节图像进行初始分割,得到包含结节和血管的前景区域;最后在初分割的基础上,根据测地线距离变换图像的直方图分布特点去除结节粘连的血管结构,获得最终分割结果.选取LIDC数据库(30例)和临床数据(10例)中的肺结节样本进行分割实验,结果表明,文中算法分割结果和医生手动分割结果之间的平均重合度达到83.30%,假阳性率为8.21%;和其他算法相比,该算法能在去除血管的同时保留结节边缘信息,具有较好的鲁棒性.     

基于非下采样Contourlet变换的视网膜分割

基于非下采样Contourlet变换(NSCT)良好的多尺度、多方向和平移不变性等优点,提出了一种基于NSCT的视网膜图像分割方法.该方法首先通过分析NSCT变换对血管的系数响应,提出基于NSCT的线状特征提取算法.随后对所提取的特征向量利用高斯混合模型(GMM)进行建模,并采用EM算法估计其参数.最后采用贝叶斯规则对...     

基于改进的B样条RibbonSnake视网膜血管分割方法

眼底视网膜血管的分割在眼底视网膜血管病变分析和心脑血管疾病诊断中具有重要的临床应用价值。针对现有视网膜血管割算法分割出的血管边界不够精确光滑以及对低对比度血管分割效果不理想等问题,本文提出一种改进的B样条Ribbon Snake模型,对视网膜图像中的血管进行分割。该方法首先对眼底视网膜图像进行亮度均衡化、去噪等预处理操作,再利用方向线检测算子对血管中心线进行提取,最终在传统B样条Ribbon Snake模型的基础上设计新的宽度能量、区域能量,并利用该模型完成对视网膜血管进行分割。实验结果表明,该方法分割出的血管边界具有精确与光滑的特性,且能对低对比度血管进行有效分割。     

U-net与Dense-net相结合的视网膜血管提取

目的 视网膜血管健康状况的自动分析对糖尿病、心脑血管疾病以及多种眼科疾病的快速无创诊断具有重要参考价值。视网膜图像中血管网络结构复杂且图像背景亮度不均使得血管区域的准确自动提取具有较大难度。本文通过使用具有对称全卷积结构的U-net深度神经网络实现视网膜血管的高精度分割。方法 基于U-net网络中的层次化对称结构和Dense-net网络中的稠密连接方式,提出一种改进的适用于视网膜血管精准提取的深度神经网络模型。首先使用白化预处理技术弱化原始彩色眼底图像中的亮度不均,增强图像中血管区域的对比度;接着对数据集进行随机旋转、Gamma变换操作实现数据增广;然后将每一幅图像随机分割成若干较小的图块,用于减小模型参数规模,降低训练难度。结果 使用多种性能指标对训练后的模型进行综合评定,模型在DRIVE数据集上的灵敏度、特异性、准确率和AUC（area under the curve）分别达到0.740 9、0.992 9、0.970 7和0.917 1。所提算法与目前主流方法进行了全面比较,结果显示本文算法各项性能指标均表现良好。结论 本文针对视网膜图像中血管区域高精度自动提取难度大的问题,提出了一种具有稠密连接方式的对称全卷积神经网络改进模型。结果表明该模型在视网膜血管分割中能够达到良好效果,具有较好的研究及应用价值。     

视网膜血管图像分割及眼底血管三维重建

眼底视网膜图像的血管分布情况为高血压、糖尿病等疾病的早期诊断提供了重要依据. 计算机处理眼底图像可以减少医生的重复劳动. 本文提出了一种新的眼底视网膜血管图像分割算法. 利用构建的局部归一化方法消除视网膜血管图像背景的差异性. 利用期望最大化算法进行聚类, 实现了眼底视网膜血管图像分割. 最后, 根据眼底图像成像原理, 通过投影逆变换构建了眼底视网膜图像的三维模型. 构建的模型可以进行多角度观察分析.     

一种基于超像素和生成对抗网络的视网膜血管分割方法

针对传统视网膜图像血管分割中部分血管轮廓粗糙、血管末梢和分支细节丢失等问题,提出 一种结合线性谱聚类超像素与生成对抗网络(Generative Adversarial Networks,GAN)的视网膜血管分割 方法。该方法首先对 GAN 进行改进,采用空洞空间金字塔池化模块的多尺度特征提取来提高 GAN 分 割精度,在获得视网膜血管分割图像后,利用线性谱聚类超像素分割的边缘贴合性高、轮廓清晰的特 点,将 GAN 输出图像映射到超像素分割图再对像素块进行分类,以达到分割的效果。仿真实验结果表 明,与传统的视网膜血管分割方法相比,该方法在灵敏度和准确性上有一定提升,轮廓边缘细节方面 有着更好的效果。     

基于双注意力编码-解码器架构的视网膜血管分割

眼底视网膜血管的分割提取对于糖尿病、视网膜病、青光眼等眼科疾病的诊断具有重要的意义。针对视网膜血管图像中的血管难以提取、数据量较少等问题,文中提出了一种结合注意力模块和编码-解码器结构的视网膜血管分割方法。首先对编码-解码器卷积神经网络的每个卷积层添加空间和通道注意力模块,加强模型对图像特征的空间信息和通道信息(如血管的大小、形态和连通性等特点)的利用,从而改善视网膜血管的分割效果。其中,空间注意力模块关注于血管的拓扑结构特性,而通道注意力模块关注于血管像素点的正确分类。此外,在训练过程中采用Dice损失函数解决了视网膜血管图像正负样本不均衡的问题。在3个公开的眼底图像数据库DRIVE,STARE和CHASE_DB1上进行了实验,实验数据表明,所提算法的准确率、灵敏度、特异性和AUC值均优于已有的视网膜血管分割方法,其AUC值分别为0.9889,0.9812和0.9831。实验证明,所提算法能够有效提取健康视网膜图像和病变视网膜图像中的血管网络,能够较好地分割细小血管。     

Retinal vessels segmentation based on level set and region growing

Retinal vessels play an important role in the diagnostic procedure of retinopathy. Accurate segmentation of retinal vessels is crucial for pathological analysis. In this paper, we propose a new retinal vessel segmentation method based on level set and region growing. Firstly, a retinal vessel image is preprocessed by the contrast-limited adaptive histogram equalization and a 2D Gabor wavelet to enhance the vessels. Then, an anisotropic diffusion filter is used to smooth the image and preserve vessel boundaries. Finally, the region growing method and a region-based active contour model with level set implementation are applied to extract retinal vessels, and their results are combined to achieve the final segmentation. Comparisons are conducted on the publicly available DRIVE and STARE databases using three different measurements. Experimental results show that the proposed method reaches an average accuracy of 94.77% on the DRIVE database and 95.09% on the STARE database.     

Construction and verification of retinal vessel segmentation algorithm for color fundus image under BP neural network model

To improve the accuracy of retinal vessel segmentation, a retinal vessel segmentation algorithm for color fundus images based on back-propagation (BP) neural network is proposed according to the characteristics of retinal blood vessels. Four kinds of green channel image enhancement results of adaptive histogram equalization, morphological processing, Gaussian matched filtering, and Hessian matrix filtering are used to form feature vectors. The BP neural network is input to segment blood vessels. Experiments on the color fundus image libraries DRIVE and STARE show that this algorithm can obtain complete retinal blood vessel segmentation as well as connected vessel stems and terminals. When segmenting most small blood vessels, the average accuracy on the DRIVE library reaches 0.9477, and the average accuracy on the STARE library reaches 0.9498, which has a good segmentation effect. Through verification, the algorithm is feasible and effective for blood vessel segmentation of color fundus images and can detect more capillaries.

     

基于Gabor小波的视网膜血管自动提取研究

针对视网膜血管网络灰度分布特征和区域结构特征,提出了一种基于Gabor小波的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波预处理以增强血管,用改进的自适应二值化方法对增强后的视网膜图像进行二值化处理,根据视网膜血管具有区域连通性的特征,并用形态学方法分割出最终的血管。为验证方法的有效性,对Hoover眼底图像库进行实验,结果表明该方法在细小血管的提取以及连续性、有效性方面都优于Hoover算法。     

Retinal vessel extraction using dynamic multi-scale matched filtering and dynamic threshold processing based on histogram fitting

Automatic extraction of retinal vessels is of great significance in the field of medical diagnosis. Unfortunately, extracting vessels in retinal images with uneven background is a challenging task. In addition, accurate extraction of vessels with different widths is difficult. Aiming at these problems, in this paper, a new dynamic multi-scale filtering method together with a dynamic threshold processing scheme was proposed. The image is first divided into sub-images to facilitate the analysis of gray features. Then for each sub-image, the scales of the matched filter and the segmentation threshold are dynamically determined in accordance with the Gaussian fitting results of the gray distribution. Compared with the current blood vessel extraction algorithms based on multi-scale matched filter using uniform scales for the whole retinal image, the proposed method detects many fine vessels drowned by noise and avoids an overestimation of the thin vessels while improving the accuracy of segmentation in general.     

基于微粒群算法的视网膜血管自动提取方法

针对视网膜血管网络灰度分布特征与结构特征,提出了将灰度-梯度共生矩阵最大熵与微粒群算法相结合的视网膜血管提取方法。采用Gabor滤波以增强血管图像,获取增强后视网膜图像的灰度-梯度共生矩阵,利用微粒群算法并结合灰度-梯度共生矩阵的最大熵方法进行阈值化处理,对图像进行二值化处理后根据视网膜血管具有区域连通性的特征,采用形态学方法分割出最终的血管。实验结果表明,该方法能有效地提取视网膜血管网络。