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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) - 基于不同视网膜血管分割方法与数学形态学的视神经头自动检测

DOI：10.1109/NSSMIC.2017.8532764 出版年份：2017 更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要： 计算机视觉与图像处理技术为医师提供重要辅助，有效减轻其在各类任务中的工作负荷。特别是从图像中识别病灶、解剖结构等目标对象这一具有挑战性且需反复迭代的过程，通过计算机视觉与图像处理方法能够成功实现。视盘（ONH）检测是视网膜图像分析算法的关键步骤，其目标在于定位并检测其他视网膜标志物及病灶及其对应直径，作为测量视网膜内物体的长度参照基准。本研究旨在应用三种视网膜血管分割方法——高斯-拉普拉斯边缘检测器、Canny边缘检测器和匹配滤波边缘检测器，对正常眼底图像或存在视网膜病变（如糖尿病视网膜病变）情况下的视盘进行检测。具体分割步骤如下：1）平滑处理：尽可能抑制噪声同时不破坏真实边缘；2）增强处理：应用滤波器提升图像边缘质量（锐化）；3）检测处理：通过边缘强度和尺寸阈值判断应剔除的噪声边缘像素与应保留的有效边缘像素；4）定位处理：通过边缘细化或连接确定边缘的精确位置。为评估所提方法的准确性，我们将算法输出结果与眼科医师在120张测试图像上采集的真实标注数据进行对比。结果显示：采用高斯-拉普拉斯血管分割时，自动化算法在CHASE-DB数据库20张彩色图像中准确定位18个视盘，在DRIVE数据库全部图像中均实现准确定位；使用Canny血管分割时，在CHASE-DB数据库20张图像中准确定位16个视盘，在DRIVE数据库40张图像中准确定位32张；最后采用匹配滤波血管分割时，算法在CHASE-DB数据库20张图像中准确定位19个视盘，在DRIVE数据库全部图像中均实现准确定位。
作者： Meysam Tavakoli，Mahdieh Nazar，Alireza Golestaneh，Faraz Kalantari
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研究概述 实验方案 设备清单

研究目的

本研究旨在应用三种视网膜血管分割方法——高斯拉普拉斯边缘检测器、Canny边缘检测器和匹配滤波边缘检测器，用于在正常眼底图像或存在视网膜病变（如糖尿病视网膜病变）的情况下检测视盘。

研究成果

结果表明，三种分割方法在视盘检测中均取得了可接受的效果，其中匹配滤波法表现最优。从灵敏度和特异度来看，我们的视盘检测算法结合三种不同的血管分割方法，在三个数据库的所有彩色眼底图像中分别获得了超过90%的灵敏度和95%的特异度。

研究不足

当前方法的一个局限性在于，当病变区域与视盘（ONH）的大小和强度几乎相同时，算法会将其误判为视盘。这可能是由于血管分割不准确或预处理步骤存在问题所致。

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