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[2017年IEEE核科学研讨会与医学成像会议(NSS/MIC) - 美国佐治亚州亚特兰大(2017.10.21-2017.10.28)] 2017年IEEE核科学研讨会与医学成像会议(NSS/MIC) - 视网膜血管自动化分割中不同预处理方法的比较

DOI：10.1109/NSSMIC.2017.8532607 出版年份：2017 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 计算机方法和图像处理技术为医生提供全天候辅助，有效减轻其工作负担，尤其适用于从图像中识别病灶、解剖结构等目标对象的迭代过程。血管检测被视为部分视网膜图像分析算法的关键步骤，用于定位其他视网膜标志物及病灶并测量相应直径，作为视网膜内物体测量的长度参照标准。本研究旨在比较两种预处理方法（光照均衡与对比度增强、顶帽变换）对正常眼底图像及糖尿病视网膜病变等病灶存在情况下，三种血管分割算法（高斯-拉普拉斯边缘检测器[基于二阶空间微分]、Canny边缘检测器[梯度强度估算]、匹配滤波边缘检测器）效果的影响。分割流程如下：1) 平滑处理：最大限度抑制噪声且不破坏真实边缘；2) 增强处理：应用滤波器提升图像边缘质量（锐化）；3) 检测环节：通过边缘强度与尺寸阈值判断需剔除的噪声像素与保留边缘；4) 定位步骤：通过边缘细化或连接确定精确边缘位置。准确性评估显示，在包含120幅测试图像的数据集（MUMS-DB、DRIVE、MESSIDOR）中，采用第一种预处理方法时，Canny、高斯-拉普拉斯及匹配滤波血管分割算法准确率均超85%；使用顶帽预处理（第二种方法）的分割性能超过80%。最终匹配滤波在所有预处理步骤及数据库中均实现最高血管分割准确率。
作者： Meysam Tavakoli，Faraz Kalantari，Alireza Golestaneh
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

为了比较两种预处理方法对视网膜血管分割方法的影响，包括在正常眼底图像中或在存在糖尿病视网膜病变等视网膜病变的情况下，使用拉普拉斯-高斯边缘检测器、Canny边缘检测器和匹配滤波边缘检测器。

研究成果

研究表明，在所有测试数据库中，采用第一种预处理方法（光照均衡与对比度增强）结合匹配滤波边缘检测器，能实现视网膜血管分割的最高准确率。该方法具有鲁棒性，可辅助糖尿病视网膜病变体征的自动检测。

研究不足

该研究的局限性在于需要眼科医生进行手动分割以作对比，且分割方法的性能会随所采用的预处理方法而变化。

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