视网膜血管分割与基于视盘定位的动静脉管径测量
发布时间：2021-02-08 11:19
视网膜眼底中蕴含着丰富的人体生理信息,眼底血管网络结构分布的变化,视盘形状大小深度的变化,血管动静脉管径的变化等都在一定程度上反映出人体生理机能的改变乃至某些早期潜在的疾病病发风险。其中视盘形状大小深度的变化与青光眼有密切关系,其视盘与视杯的面积比已被用于青光眼实际检测中;眼底动静脉血管管径的变化在一定程度上也反映出糖尿病、高血压、动脉硬化等心脑血管疾病病发的潜在风险。本文基于目前视网膜眼底图像研究的热点和难点问题,结合计算机辅助医学诊断中的视网膜图像的血管检测和特征测量基本问题,运用MATLAB在血管分割精度和速度上提出了一种基于广义线性模型的快速监督系统。结合视网膜视盘定位各种方法,提出了一种基于形态学和霍夫变换相结合的视盘定位算法,并基于视盘定位研究并实现了一种简单可行的血管管径测量算法。具体过程如下:首先,分别对视网膜眼底血管分割算法的非监督算法和监督学习算法两方面;对视盘定位算法的基于视盘外观特性方法、基于视网膜血管结构方法、融合视盘外观特性与血管结构算法三方面;对血管管径测量算法的基于血管灰度分布特性方法、基于血管中心线或边缘检测算法等三方面进行了详细的研究综述,并总结各算...
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．３眼底图像??
２．１视网膜眼底图像的采集??医学上常常应用医疗器具捕捉到的眼底图片血管状态来分析了解病人的身体??状况，这是因为视网膜眼底血管蕴藏着巨大的身体生理信息。如图２．１显示，视网??膜眼底图像主要包括眼底结构和从视神经中央辅射开来分布于整个眼底的视网膜??血管Ｉ７４】。??ｋ?響：：??图２．１视网膜眼底结构图??正常的视网膜眼底结构大致包括中心有一微小凹陷的被称之为中央凹的呈暗??褐色的黄斑；由视神经纤维向后汇集而成的视盘ＯＤ（Ｏｐｔｉｃ?Ｄｉｓｃ）（又称视神经乳头）；??以及由视网膜动静脉组成的遍布整个眼底的视网膜血管系统［７５］（动脉较静脉稍细，??管径之比大致为２：３，动脉呈现亮红色，静脉呈现暗红色）。视盘ＯＤ（Ｏｐｔｉｃ?Ｄｉｓｃ），??正常情况下是趋于圆形的，它位于眼底图像中最亮颜色却最淡的位置；它是视神经??和视网膜血管系统进入视网膜的起始区域，视网膜血管系统并由粗到细呈树枝状从??视盘逐渐向外散发开来；黄斑，大致位于视网膜的中心，没有血管分布，颜色亮度??较低，趋于圆形，是人类眼底图像中对光最敏感的部分１７５＼??參??１?§?沒??????＾＂丨’＂■■丨丨丨??图２．２眼科医疗光学仪器??医学上通常用来进行视网膜眼底图片采集的方式有多种，目前常用的彩色相机??技术或通过血管造影仪运用荧光素作为示踪剂来获取（散瞳）１４］。彩色眼底照相机??就是这样一种如图２．２所示的用来拍摄眼底图像的医疗仪器目前市面上主要以??对眼睛进行散瞳和不散瞳两种；但是血管造影仪运用的荧光素存在对视网膜有所损??２２??
ｙ?ＭＡＳＴＥＲ?Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??伤的风险，多数情况下不加以使用，因此市面上流行的多是免散瞳的眼底照相机。??如图２．３（ａ）（ｂ）所示，分别为眼底血管造影仪和免散瞳眼底照相机所采集的眼底图片。??（ａ）眼底血管造影仪?（ｂ）免散瞳眼底照相机??图２．３两种方式采集的眼底图片??２．２视网膜眼底图像标准数据库??２．２．１?ＤＲＩＶＥ?数据库??ＤＲＩＶＥ【９５］?（Ｄｉｇｉｔａｌ?Ｒｅｔｉｎａｌ?Ｉｍａｇｅｓ?ｆｏｒ?Ｖｅｓｓｅｌ?Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ?）目艮底图像数据库是由?４０??张眼底图像组成的分为训练集和测试集两组的视网膜标推数据库之一。图像以４５°??视场（Ｒ）Ｖ）的Ｃａｎｏｎ?ＣＲ５非散瞳３ＣＣＤ相机以数字形式拍摄；尺寸为７６８Ｘ５８４??像素，每个颜色通道有８?ｂｉｔ，并具有管径约为５４０像素的ＦＯＶ区域。ＤＲＩＶＥ数据??库的４０张眼底图像，包含对应手动血管分割图库，分成训练集和测试集两组，每个??集合中各包含２０幅图像，其中含有７幅包括出血、渗出、色素上皮细胞变化等病??变图像（训练集中包含了三幅病变图像），此外每张图片还有对应裁剪的掩膜图像。??测试集是由三名茌专业眼科医生指导训练下的观察员手动切割完成。训练集中的图??像只被切割一次，而测试集中的图像被分割两次，产生集合Ａ和Ｂ。集合Ａ和Ｂ的??观察者的血管分割相似度很高：在集合Ａ中，标记为血管的像素点占１２．７％，相对??应的集合Ｂ血管比例占１２．３％。性能测量一般都是以测试集集合Ａ为标准进行分??析，Ｂ组常常作为Ａ组的人工观察者分割的参考做性能测试比较。图像采用压缩的??ＪＰＥＧ格式
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于置信度计算的快速眼底图像视盘定位[J]. 吴慧,陈再良,欧阳平波,陈昌龙,邹北骥. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(06)
[2]基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割[J]. 朱承璋,崔锦恺,邹北骥,陈瑶,王俊. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(04)
[3]彩色眼底图像视网膜血管分割方法研究进展[J]. 朱承璋,邹北骥,向遥,严权峰,梁毅雄,崔锦恺,刘晴. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(11)
[4]一种自动测量眼底图像中动静脉宽度比的方法[J]. 郭莹,刘振宇,齐嘉骏. 信息与控制. 2015(05)
[5]彩色眼底图像视盘自动定位与分割[J]. 邹北骥,张思剑,朱承璋. 光学精密工程. 2015(04)
[6]基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割[J]. 朱承璋,向遥,邹北骥,高旭,梁毅雄,毕佳. 计算机辅助设计与图形学学报. 2014(03)
[7]基于中心线提取的视网膜血管分割[J]. 周琳,沈建新,廖文和,王玉亮. 生物医学工程学杂志. 2012(01)
[8]基于改进小波边缘检测算法的视网膜血管宽度测量[J]. 崔栋,刘敏敏,张光玉. 中国组织工程研究与临床康复. 2010(39)
[9]Automated retinal blood vessels segmentation based on simplified PCNN and fast 2D-Otsu algorithm[J]. 姚畅,陈后金. Journal of Central South University of Technology. 2009(04)
[10]免散瞳眼底照相机的精密调焦[J]. 张运海,赵改娜,张中华,顾一鸣. 光学精密工程. 2009(05)
本文编号：3023840
【文章来源】：华中师范大学湖北省 211工程院校 教育部直属院校
【文章页数】：92 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
图１．３眼底图像??
２．１视网膜眼底图像的采集??医学上常常应用医疗器具捕捉到的眼底图片血管状态来分析了解病人的身体??状况，这是因为视网膜眼底血管蕴藏着巨大的身体生理信息。如图２．１显示，视网??膜眼底图像主要包括眼底结构和从视神经中央辅射开来分布于整个眼底的视网膜??血管Ｉ７４】。??ｋ?響：：??图２．１视网膜眼底结构图??正常的视网膜眼底结构大致包括中心有一微小凹陷的被称之为中央凹的呈暗??褐色的黄斑；由视神经纤维向后汇集而成的视盘ＯＤ（Ｏｐｔｉｃ?Ｄｉｓｃ）（又称视神经乳头）；??以及由视网膜动静脉组成的遍布整个眼底的视网膜血管系统［７５］（动脉较静脉稍细，??管径之比大致为２：３，动脉呈现亮红色，静脉呈现暗红色）。视盘ＯＤ（Ｏｐｔｉｃ?Ｄｉｓｃ），??正常情况下是趋于圆形的，它位于眼底图像中最亮颜色却最淡的位置；它是视神经??和视网膜血管系统进入视网膜的起始区域，视网膜血管系统并由粗到细呈树枝状从??视盘逐渐向外散发开来；黄斑，大致位于视网膜的中心，没有血管分布，颜色亮度??较低，趋于圆形，是人类眼底图像中对光最敏感的部分１７５＼??參??１?§?沒??????＾＂丨’＂■■丨丨丨??图２．２眼科医疗光学仪器??医学上通常用来进行视网膜眼底图片采集的方式有多种，目前常用的彩色相机??技术或通过血管造影仪运用荧光素作为示踪剂来获取（散瞳）１４］。彩色眼底照相机??就是这样一种如图２．２所示的用来拍摄眼底图像的医疗仪器目前市面上主要以??对眼睛进行散瞳和不散瞳两种；但是血管造影仪运用的荧光素存在对视网膜有所损??２２??
ｙ?ＭＡＳＴＥＲ?Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??伤的风险，多数情况下不加以使用，因此市面上流行的多是免散瞳的眼底照相机。??如图２．３（ａ）（ｂ）所示，分别为眼底血管造影仪和免散瞳眼底照相机所采集的眼底图片。??（ａ）眼底血管造影仪?（ｂ）免散瞳眼底照相机??图２．３两种方式采集的眼底图片??２．２视网膜眼底图像标准数据库??２．２．１?ＤＲＩＶＥ?数据库??ＤＲＩＶＥ【９５］?（Ｄｉｇｉｔａｌ?Ｒｅｔｉｎａｌ?Ｉｍａｇｅｓ?ｆｏｒ?Ｖｅｓｓｅｌ?Ｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ?）目艮底图像数据库是由?４０??张眼底图像组成的分为训练集和测试集两组的视网膜标推数据库之一。图像以４５°??视场（Ｒ）Ｖ）的Ｃａｎｏｎ?ＣＲ５非散瞳３ＣＣＤ相机以数字形式拍摄；尺寸为７６８Ｘ５８４??像素，每个颜色通道有８?ｂｉｔ，并具有管径约为５４０像素的ＦＯＶ区域。ＤＲＩＶＥ数据??库的４０张眼底图像，包含对应手动血管分割图库，分成训练集和测试集两组，每个??集合中各包含２０幅图像，其中含有７幅包括出血、渗出、色素上皮细胞变化等病??变图像（训练集中包含了三幅病变图像），此外每张图片还有对应裁剪的掩膜图像。??测试集是由三名茌专业眼科医生指导训练下的观察员手动切割完成。训练集中的图??像只被切割一次，而测试集中的图像被分割两次，产生集合Ａ和Ｂ。集合Ａ和Ｂ的??观察者的血管分割相似度很高：在集合Ａ中，标记为血管的像素点占１２．７％，相对??应的集合Ｂ血管比例占１２．３％。性能测量一般都是以测试集集合Ａ为标准进行分??析，Ｂ组常常作为Ａ组的人工观察者分割的参考做性能测试比较。图像采用压缩的??ＪＰＥＧ格式
【参考文献】：
期刊论文
[1]基于置信度计算的快速眼底图像视盘定位[J]. 吴慧,陈再良,欧阳平波,陈昌龙,邹北骥. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(06)
[2]基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割[J]. 朱承璋,崔锦恺,邹北骥,陈瑶,王俊. 计算机辅助设计与图形学学报. 2017(04)
[3]彩色眼底图像视网膜血管分割方法研究进展[J]. 朱承璋,邹北骥,向遥,严权峰,梁毅雄,崔锦恺,刘晴. 计算机辅助设计与图形学学报. 2015(11)
[4]一种自动测量眼底图像中动静脉宽度比的方法[J]. 郭莹,刘振宇,齐嘉骏. 信息与控制. 2015(05)
[5]彩色眼底图像视盘自动定位与分割[J]. 邹北骥,张思剑,朱承璋. 光学精密工程. 2015(04)
[6]基于分类回归树和AdaBoost的眼底图像视网膜血管分割[J]. 朱承璋,向遥,邹北骥,高旭,梁毅雄,毕佳. 计算机辅助设计与图形学学报. 2014(03)
[7]基于中心线提取的视网膜血管分割[J]. 周琳,沈建新,廖文和,王玉亮. 生物医学工程学杂志. 2012(01)
[8]基于改进小波边缘检测算法的视网膜血管宽度测量[J]. 崔栋,刘敏敏,张光玉. 中国组织工程研究与临床康复. 2010(39)
[9]Automated retinal blood vessels segmentation based on simplified PCNN and fast 2D-Otsu algorithm[J]. 姚畅,陈后金. Journal of Central South University of Technology. 2009(04)
[10]免散瞳眼底照相机的精密调焦[J]. 张运海,赵改娜,张中华,顾一鸣. 光学精密工程. 2009(05)
本文编号：3023840
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