糖尿病視網(wǎng)膜病變圖像的滲出物自動(dòng)檢測(cè)算法研究.pdf

1、糖尿病視網(wǎng)膜病變是糖尿病嚴(yán)重的并發(fā)癥,是成年人視力下降甚至致盲的主要原因之一。硬性滲出物是糖尿病視網(wǎng)膜病變的早期特征之一,因此對(duì)硬性滲出物進(jìn)行早期的普查,能有效防止視力下降和損傷。目前,糖尿病視網(wǎng)膜病變主要由眼科醫(yī)師進(jìn)行人工檢查,大量的眼底圖像、高昂的檢查費(fèi)用和專業(yè)醫(yī)師的缺乏等增加了醫(yī)生的工作壓力,同時(shí)使得病人不能得到及時(shí)的診斷和治療。因此使用計(jì)算機(jī)基于圖像識(shí)別的自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)能有效提高眼底圖像檢測(cè)效率,給病人和醫(yī)師帶來福音。
　　

2、目前有許多研究人員和相關(guān)研究機(jī)構(gòu)提出了多種硬性滲出物自動(dòng)檢測(cè)技術(shù)方法,可以歸結(jié)為基于閾值分割、基于形態(tài)學(xué)、基于區(qū)域重建和基于分類的四大類方法。這些方法各有優(yōu)缺點(diǎn),對(duì)硬性滲出物的檢測(cè)都取得了一定的效果,但他們均不同程度地忽略了眼底圖像存在的各種干擾因素。為此,本文從硬性滲出物本身的特征出發(fā),提出了一種直方圖分割和分類相結(jié)合的方法。
　　預(yù)處理階段中的圖像增強(qiáng)實(shí)現(xiàn)了亮度均衡化和對(duì)比度增強(qiáng),解決了視網(wǎng)膜眼底圖像中常見的亮度不均衡對(duì)比度偏

3、低的問題。在直方圖分割階段,根據(jù)硬性滲出物的亮度特征使用高斯混合模型對(duì)其灰度分布直方圖進(jìn)行概率密度估計(jì),根據(jù)相應(yīng)的概率密度分布函數(shù)選擇動(dòng)態(tài)閾值進(jìn)行初步的分割。為了使硬性滲出物的候選區(qū)域的邊界更加清晰,我們使用了形態(tài)學(xué)重建方法。通過直方圖分割階段,我們得到了硬性滲出物的候選區(qū)域集。在分類階段,為了將硬性滲出物與非硬性身滲出物區(qū)分開來,根據(jù)硬性滲出物的自身特性對(duì)每一個(gè)候選區(qū)域抽取了44個(gè)特征,使用支持向量機(jī)進(jìn)行分類,并得到最后的分類結(jié)果。<