視網(wǎng)膜圖像處理關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、醫(yī)學(xué)圖像處理與分析一直都是圖像處理與分析領(lǐng)域中研究的重點和難點問題之一。借助圖形、圖像技術(shù)的有力手段，醫(yī)學(xué)圖像的顯示方法和質(zhì)量得到了極大的改善，使診斷水平得到很大提高。眼底圖像的計算機(jī)分析系統(tǒng)的建立，可以對眼底許多組織進(jìn)行定量測量，在正常和異常之間做出明確鑒別，使眼底系統(tǒng)形態(tài)的研究標(biāo)準(zhǔn)化，從而大大加強(qiáng)眼底檢查優(yōu)勢。
　　本課題針對視網(wǎng)膜圖像處理和分析中的關(guān)鍵技術(shù)問題作了研究，包括視網(wǎng)膜血管網(wǎng)絡(luò)的提取、視網(wǎng)膜血管寬度的測量、視網(wǎng)膜圖

2、像的配準(zhǔn)及拼接。文中對視網(wǎng)膜圖像的血管分割提出了一種基于過渡區(qū)提取的視網(wǎng)膜血管分割方法。該方法首先采用Gabor匹配濾波預(yù)處理以增強(qiáng)血管,然后采用基于最佳熵的方法提取主血管、采用基于分布式遺傳算法和Otsu相結(jié)合的方法提取過渡區(qū),最后利用區(qū)域連通性分析所提取的主血管和過渡區(qū),分割出最終的血管。對于視網(wǎng)膜血管的測量，文中在血管網(wǎng)絡(luò)提取的基礎(chǔ)上，應(yīng)用血管的中心線來確定血管方向，構(gòu)造匹配模板，建立近似血管灰度分布的高斯模型，并結(jié)合最小二乘法，

3、求解出血管的寬度。針對視網(wǎng)膜圖像的配準(zhǔn)，本文考慮到視網(wǎng)膜圖像的特點及圖像配準(zhǔn)算法的精度、速度及實際應(yīng)用性等因素，提出了基于平面曲線的LoG(Laplacian of Gaussian)算子對視網(wǎng)膜網(wǎng)絡(luò)血管進(jìn)行特征點檢測。最后，實現(xiàn)了多幅視網(wǎng)膜圖像的拼接。
　　在理論分析和研究的基礎(chǔ)上，本文實現(xiàn)了血管網(wǎng)絡(luò)的自動提取，并與專家手工描出的結(jié)果進(jìn)行了性能評估；完成了血管寬度的自動測量；實現(xiàn)了圖像間的自動配準(zhǔn)及平滑拼接。實驗結(jié)果表明，本文方