研究目的
通过采用先进的基于概率块（PPB）的去噪器和改进的Frangi滤波器，解决血管对比度、宽度和噪声水平高度变化带来的挑战，从而提高视网膜血管分割的准确性。
研究成果
该方法通过有效处理噪声和提高对比度，显著提升了视网膜血管分割的性能。在敏感性和准确性方面优于现有方法，使其成为医学图像分析的有力工具。未来工作可聚焦于缩短计算时间，并针对病理图像进一步优化该方法。
研究不足
计算时间相对较长，主要源于去噪阶段。该方法的有效性取决于输入图像的质量，若用于实时应用可能需要进行优化。
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一种改进的视网膜血管分割框架：结合Frangi滤波器与基于概率块的去噪器
DOI：10.1109/access.2019.2953259
期刊：IEEE Access
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
血管分割技术在检测精度上已接近专家水平，但仍存在改进空间。由于血管对比度、宽度和观测噪声水平的高变异性，血管的精准检测通常更具挑战性。大多数血管分割策略采用对比度增强作为预处理步骤，但这会加剧噪声从而影响血管检测的准确性。为此，我们提出在基于Frangi滤波器的无监督视网膜血管分割框架中，引入最先进的概率块匹配(PPB)去噪器。该去噪器能在有效抑制放大噪声的同时保持血管结构。此外，我们分别针对微小血管和大型血管评估改进版Frangi滤波器，随后对二值化输出进行独立分割和线性重组，从而显著提升滤波器性能。通过在DRIVE和STARE两个公开数据集上的测试验证，本方法在对比度受限自适应直方图均衡(CLAHE)和广义线性模型(GLM)两种预处理模式下均取得优异效果：CLAHE在DRIVE和STARE数据集上的表现分别为(灵敏度=0.8027，准确率=0.9561)和(灵敏度=0.798，准确率=0.9561)；GLM则分别为(灵敏度=0.7907，准确率=0.9603)和(灵敏度=0.7860，准确率=0.9583)。对比研究表明，本方法优于现有文献中的多种主流血管分割技术。
作者：
AHSAN KHAWAJA，TARIQ M. KHAN，KHURAM NAVEED，SYED S. NAQVI，NAVEED UR REHMAN，SYED JUNAID NAWAZ
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