基于全卷积神经网络的眼底视网膜血管图像分割研究

发布时间：2021-02-01 16:39

　　视网膜血管自动化分割技术能够帮助医生更好的对人眼疾病进行定位,并提供客观准确的分析结果。由于眼底视网膜图像在采集过程中存在拍摄设备、拍摄角度、照明环境等的不同,导致图像存在整体趋于红色、血管与背景之间对比度低的问题。视网膜病变症状具有意想不到的颜色和形态,使分割血管与背景变得更加困难。很多研究人员基于不同技术对图像分割任务及存在的问题研究出了一些解决方案,但是已提出的方案仍然存在诸如准确率低、对毛细血管分割不精确、对病灶敏感等问题。针对眼底血管分割任务及现有方法存在的问题,本文设计了一个新颖的基于全卷积神经网络的视网膜血管自动分割框架,其中创新内容如下:（1）为了应对采集过程中拍摄设备、拍摄角度、光照条件等的不同和图像颜色对比度低的问题,本文探讨了用于视网膜图像预处理的四步预处理策略来降低这些问题带来的影响。这四步预处理策略依次是:灰度处理、归一化、对比度受限的自适应直方图均衡化和伽马非线性化。从图像处理结果来看,这四步策略能够提升图像中血管与背景之间的区分度,这可以更好地让模型学习到血管与背景之间的特征差异并进行精确分割。实验结果表明,这四步预处理策略能够有效提高模型在多个评估指标上... 

【文章来源】：西北师范大学甘肃省

【文章页数】：59 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

DRIVE数据集中的眼底图像及两位专家手工分割示意图

第1章绪论1第1章绪论1.1研究背景与意义视网膜中央的动脉血管通过视神经进入眼睛，并分裂成上支动脉血管和下支动脉血管，然后继续分支形成毛细血管网络，如图1-1。视网膜图像中的上下支动脉血管和分叉出的毛细血管共同构成了各类方法需要学习的数据分布。通过视网膜血管形态的变化可以发现人体内的一些病理性疾病，诸如糖尿病性视网膜疾并动脉粥样硬化等等。例如，糖尿病视网膜疾病会导致由于高血糖和后期高血压引起的视力丧失[1]。根据报道，糖尿病视网膜病变是全球老年人失明的主要原因[2]。世界卫生组织建议每年进行眼部筛查[3]，因为如果在早期发现糖尿病性视网膜疾病，则可以通过激光疗法对其进行有效治疗。因此对视网膜血管形态的变化进行观测能够早日诊断和治疗这些危及人体健康的疾玻(a)视网膜图像(b)第一位医生手工分割图(c)第二位医生手工分割图图1-1DRIVE数据集中的眼底图像及两位专家手工分割示意图眼底血管易于拍摄，通常眼科医生使用眼底照相机来拍摄成像。眼底血管包括血管长度、宽度、弯曲程度、分支模式、透明度等等特征[4]，通过对这些特征进行病理分析能够有助于医生对病人病情的诊断。当人体视觉器官发生疾病时，拍摄出来的眼底图像血管相关特征能够反映出相关异常。医生可以通过检查一些眼部疾病来提前检测身体的其他疾病，并对这些疾病进行早期诊断，以对相应的疾病可以

西北师范大学硕士学位论文14卷积层反卷积层阈值分割卷积层全连接层糖尿病性眼底病变全连接层改为卷积层卷积神经网络全卷积神经网络图2-3FCN对CNN分类网络结构改进示意图2.5本章小结本章将提出的基于全卷积神经网络的眼底视网膜分割框架中涉及的相关理论进行了详细介绍。首先，介绍了图像分割及阈值分割方法，阈值分割方法是基于对象像素和背景像素之间强度变化进行分割的最简单方法。接着，介绍了对比度受限的自适应直方图均衡化方法和伽马非线性化这两个方法的理论和增强图像前景背景对比度的作用。最后，对本文所使用的神经网络进行了详细的介绍，其中人工神经网络的前愧反向传播推导过程是训练网络的必要过程，卷积神经网络及其改进的全卷积神经网络是本文研究的重点，批归一化层和残差模块能够提升卷积神经网络的性能。

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于多模型融合和区域迭代生长的视网膜血管自动分割[J]. 赖小波,许茂盛,徐小媚.  电子学报. 2019(12)
[2]基于多尺度滤波的视网膜血管分割算法[J]. 梁礼明,盛校棋,蓝智敏,钱艳群.  计算机应用与软件. 2019(10)
[3]基于YOLO算法的眼底图像视盘定位方法[J]. 蒋芸,彭婷婷,谭宁,侯金泉.  计算机工程与科学. 2019(09)
[4]基于匹配滤波引导局部特征空间仿射传播聚类的视网膜血管分割[J]. 周阳.  信息通信. 2019(07)
[5]基于马尔可夫随机场的眼底图像血管分割研究[J]. 李语尧,李晓宇,陆子旭,黄为新.  计算机应用与软件. 2019(07)
[6]眼底视网膜血管多级分割的随机共振方法[J]. 杜宇华,范影乐,武薇.  航天医学与医学工程. 2018(06)
[7]基于多尺度2D Gabor小波的视网膜血管自动分割[J]. 王晓红,赵于前,廖苗,邹北骥.  自动化学报. 2015(05)
[8]病变视网膜图像血管网络的自动分割[J]. 姚畅,陈后金.  电子学报. 2010(05)

硕士论文
[1]基于机器视觉的产品在线质检图像质量评估及视觉系统参数优化[D]. 邱园红.华中科技大学 2017
[2]视网膜血管图像分割算法的研究[D]. 冯河洋.西南交通大学 2017
[3]细胞双光子显微图像分割方法研究[D]. 胡恒阳.福建师范大学 2014



本文编号：3013094