本文關(guān)鍵詞：基于Hessian矩陣和水平集的視網(wǎng)膜血管分割

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【摘要】：視網(wǎng)膜血管圖像可以作為糖尿病與青光眼等疾病的診斷依據(jù);但現(xiàn)有的血管提取算法存在精度不足、對噪聲敏感,以及魯棒性不強(qiáng)等缺點(diǎn)。針對這個問題提出了一種新的視網(wǎng)膜血管圖像分割方法。首先獲取視網(wǎng)膜綠色通道圖像,利用Hessian矩陣特征值、特征向量的幾何特性和響應(yīng)函數(shù),初步估計(jì)視網(wǎng)膜圖像中可能存在的血管;并在此基礎(chǔ)上利用水平集函數(shù)初始化血管圖像。然后,在局部數(shù)據(jù)能量擬合泛函中引入新的正則化和面積約束。最后,在水平集函數(shù)演化過程中獲得精準(zhǔn)的視網(wǎng)膜血管圖像。實(shí)驗(yàn)表明算法在分割視網(wǎng)膜血管圖像上具有較強(qiáng)的魯棒性。
【作者單位】： 江西理工大學(xué)電氣工程與自動化學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金資助項(xiàng)目(51365017) 江西省自然科學(xué)基金(20132BAB203020) 江西省教育廳科學(xué)技術(shù)研究(GJJ13430)資助
【分類號】：R774;TP391.41
【正文快照】： 高血壓、動脈硬化、糖尿病、中風(fēng)和心血管疾病等全身性疾病可以通過視網(wǎng)膜血管病變反映。因此,在醫(yī)學(xué)臨床診斷上,對視網(wǎng)膜血管圖像做定量和定性分析具有重要意義。根據(jù)視網(wǎng)膜血管病變程度不同,決定它應(yīng)該采取何種治療方法。傳統(tǒng)的血管分割方法有:基于多閾值視網(wǎng)膜血管分割[1]，

本文編號：1195298