基于混合模型的视网膜血管自动分割算法

• 作者: 吕莉莉 徐小媚 方纯洁 高卫红
• 来源期刊: 郑州大学学报（医学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 视网膜血管分割 眼底图像 混合模型 区域生长
• 年，卷（期）: 2018,（6）
• 所属期刊栏目: 应用研究
• 页码范围: 780-785
• 页数: 6页
• 分类号: TP751.1
• 字数: 4179字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13705/j.issn.1671-6825.2018.05.001

摘要

目的:构建基于混合模型的视网膜血管自动分割算法.方法和结果:混合模型算法流程包括4个步骤.首先,提取眼底图像的绿色分量图像以减少噪声影响(预处理);然后分别应用形态学模型和尺度空间模型对预处理后的眼底图像进行分割;将两种模型的分割结果进行融合;最后,利用区域生长法对融合结果进行迭代生长,得到视网膜血管的精分割结果.从眼底图像库DRIVE训练数据集与测试数据集中分别抽取20幅彩色眼底视网膜图像进行自动分割,分割的准确度、敏感度和特异度分别为0.9431、0.6577、0.9871.结论:混合模型算法克服了单一分割模型的局限性,能够获得较好的视网膜血管网络图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	方纯洁	浙江中医药大学医学技术学院	8	13	2.0	3.0
2	徐小媚	浙江中医药大学医学技术学院	12	15	2.0	2.0
3	高卫红	浙江中医药大学医学技术学院	3	7	1.0	2.0
4	吕莉莉	浙江中医药大学医学技术学院	3	7	1.0	2.0