基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割

• 作者: 崔锦恺 朱承璋 王俊 邹北骥 陈瑶
• 来源期刊: 计算机辅助设计与图形学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 多特征融合 随机森林 眼底图像 视网膜血管分割
• 年，卷（期）: 2017,（4）
• 所属期刊栏目: 图像与视觉
• 页码范围: 584-592
• 页数: 9页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 6551字
• 语种: 中文

摘要

为了进行眼底疾病辅助诊断,提出一种基于多特征融合和随机森林的视网膜血管分割方法.首先为彩色眼底图中的每个像素点提取一个23维特征向量(包括图像不变矩、灰度共生矩阵、LoG结合高斯二阶导、梯度法、相位一致性和Hessian矩阵特征);然后选取一定数量的像素点,提取其特征共同构造一个特征矩阵作为输入数据,并采用随机森林算法训练分类器;再用训练好的分类器对待分割图像中的像素点进行分类,判断其是否为血管点;最后在初步分割基础上进行基于连通区域补足血管的后处理,得到优化后的血管分割结果.在DRIVE公共数据库上进行实验的结果表明,该方法平均精确度达0.9606,平均灵敏度达0.7447,平均特异性达0.9838,比已有方法性能更优.