基于SVM的病理性视网膜血管分割

发布时间：2017-05-19 21:24

  本文关键词：基于SVM的病理性视网膜血管分割，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着现代医学科技的发展和医学设备的更新,越来越多的医学图像被应用到医学诊断和科学研究当中。视网膜图像是近年来兴起的一类医学图像。关于视网膜图像的研究主要分为识别、血管分割、视神经盘检测、中央凹检测和病灶区检测等。视网膜血管是视网膜图像中最主要和稳定的结构,对于视网膜血管的检测是其他工作的基础。首先,视网膜血管本身的信息对于一些疾病的预测有指导意义。另外,视网膜血管作为视网膜图像中最主要的结构之一,与其他的结构之间有一定的空间关系。结合血管位置和走向信息检测其它结构具有更好的稳定性。再者,视网膜图像对于每一个人来说具有唯一性,可以用于生物特征识别,并以其变化小、难伪造成为安全性最高的生物特征识别种类之一。本文中方法的提出主要针对在解决视网膜图像血管分割问题过程中所要面临的以下挑战。首先,视网膜图像中会出现光照不均匀问题。另外,在正常的视网膜图像中含有视神经盘、中央凹和眼底色素细胞等结构,这些结构大大影响了血管分割的结果。在病理性视网膜图像中,除了上述挑战外,眼底损伤、视神经盘异常等结构也都影响血管分割的结果。可见,在病理性视网膜图像中获得准确的血管分割结果将面临更多挑战。目前,针对病理性视网膜图像进行血管分割方法尤其是监督方法还比较少且效果还有待提升。并且,现有的特征提取方法很难满足病理性视网膜血管分割的要求。现有的视网膜血管分割方法主要分为两大类：监督方法和非监督方法。非监督方法不需要人工标记而监督方法需要人工标记。监督方法基本思路大体分为两步,第一步是特征的定义和提取,第二步是分类器的选择和应用。现阶段用来解决病理性视网膜中血管分割的问题的方法大多为非监督方法且效果有一定局限性。在本文中将利用监督方法来解决病理性视网膜的分割问题。本文针对病理性视网膜图像分割问题设计了更有效的特征提取算法。对图像中每一个像素在局部区域内提取特征的方法解决了分割过程中图像光照不均匀问题。特征包括局部灰度分布信息、形状信息、形态学信息等,比以往算法更全面和有效的区分血管区域和非血管区域。尤其是在病理性视网膜图像中,这些特征的应用使得本方法能够有效而准确的提取血管区域。在特征提取后,文中应用了支持向量机对图像进行处理得到最终分割结果。本文方法分别在STARE(Structured Analysis of the Retina)数据库和DRIVE(Digital Retinal Images for Vessel Extraction)上进行了测试。在这两个数据库上的实验结果表明,本文方法对于健康的和病理性的视网膜图像分割效果都非常好,并对光照不均匀图像的分割具有鲁棒性。另外,本文算法具有良好的适用性。
【关键词】：视网膜血管分割 特征提取 病理性视网膜图像 支持向量机
【学位授予单位】：山东大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：R770.4;TP391.41
【目录】：

• 摘要8-10
• ABSTRACT10-12
• 第一章 绪论12-20
• 1.1 研究背景与意义12-13
• 1.2 方法综述13-16
• 1.2.1 非监督方法14-15
• 1.2.2 监督方法15-16
• 1.3 主要挑战16-18
• 1.4 本文工作内容18-19
• 1.5 论文组织19-20
• 第二章 基于SVM的病理性视网膜血管分割方法20-34
• 2.1 问题分析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 分类29-33
• 2.4.1 分类方法分析29-30
• 2.4.2 分类30-33
• 2.5 本章小结33-34
• 第三章 实验结果与分析34-46
• 3.1 实验数据及评价准则34-36
• 3.1.1 实验数据34-35
• 3.1.2 评价准则35-36
• 3.2 实验设置36-37
• 3.3 实验结果分析与对比37-43
• 3.3.1 实验结果37
• 3.3.2 主要评价指标对比37-39
• 3.3.3 光照不均匀视网膜图像血管分割效果对比39-40
• 3.3.4 健康视网膜图像血管分割效果对比40
• 3.3.5 病理性视网膜图像血管分割效果对比40-42
• 3.3.6 算法适用性实验42-43
• 3.4 算法应用实例43-45
• 3.5 本章小结45-46
• 第四章 总结与展望46-48
• 参考文献48-53
• 致谢53-54
• 攻读学位期间申请专利与发表的学术论文54-55
• 攻读学位期间参加的项目55-56
• 学位论文评阅及答辩情况表56

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