病变视网膜图像血管网络的自动分割

• 作者: 姚畅 陈后金
• 来源期刊: 电子学报
• 学科: 工学
• 关键词: 血管分割 散度 定向局部对比度 梯度向量场 病变视网膜图像
• 年，卷（期）: 2010,（5）
• 所属期刊栏目: 科研通信
• 页码范围: 1226-1233
• 分类号: TP391.4
• 字数: 6532字
• 语种: 中文

摘要

现有的视网膜血管分割方法大多只针对正常的视网膜图像进行分割,不能实现对发生病变的视网膜图像的分割.为此,提出了一种新的病变视网膜图像血管网络分割方法.该方法首先采用向量场散度方法获得病变视网膜图像中大部分血管的中心线,然后计算出中心线上各像素点的方向信息并采用改进的定向局部对比度方法检测出中心线两侧的血管像素,最后对获得的血管段末端进行反向外推追踪,分割出最终的血管网络.通过对通用的STARE眼底图像库中所有病变视网膜图像的实验仿真,结果表明本文算法获得了0.9426的ROC曲线面积和0.9502的准确率,算法性能明显优于Hoover算法和Benson等提出的算法.此外,本文算法还克服了Benson算法的局限性,对不同类型的病变视网膜图像都具有较好的鲁棒性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈后金	北京交通大学电子信息工程学院	120	1030	17.0	27.0
2	姚畅	北京交通大学电子信息工程学院	22	245	8.0	15.0