基于眼底視網(wǎng)膜圖像的疾病檢測技術(shù)研究.pdf

1、糖尿病現(xiàn)已成為當(dāng)今人類健康的主要威脅，糖尿病性視網(wǎng)膜病變（DR）是由糖尿病引發(fā)的嚴(yán)重眼部并發(fā)癥，已成為造成20~65歲成年人視力減弱、甚至失明的最主要因素之一。由于糖尿病患者都有發(fā)展為DR的可能，因此如何快速、準(zhǔn)確檢測出糖尿病患者是否存在DR，不僅能對DR進(jìn)行及時診斷和治療，從而挽救患者的視力損傷，且節(jié)省大量醫(yī)療資源。
　　眼底照相機(jī)能夠客觀的記錄眼底圖像，且具有無創(chuàng)傷、圖像可復(fù)制優(yōu)點，適用于DR的篩查和隨診。同時借助計算機(jī)基于圖

2、像識別的自動檢測技術(shù)能夠有效的提高眼底圖像病變特征檢測效率，為大規(guī)模DR篩查的實施奠定基礎(chǔ)，為病人和醫(yī)生帶來福音。
　　眼底圖像包含多種解剖結(jié)構(gòu)（如血管、視盤等）和病變，它們之間在某些特征上的相似性，以及其它因素的影響，一定程度上增加了DR的篩查難度?；谏鲜鰡栴}，本文首先對眼底圖像進(jìn)行預(yù)處理，提取出感興趣區(qū)域，進(jìn)而實現(xiàn)血管的分割和視盤的定位和分割，最后重點圍繞硬性滲出的檢測進(jìn)行研究，并延伸性的對微動脈瘤的檢測方法進(jìn)行概述。本文主

3、要研究工作如下所述：
　?。?）眼底圖像的預(yù)處理
　　選取合適的色彩通道對圖像做增強等預(yù)處理，對ROI（感興趣）區(qū)域進(jìn)行粗分割，為后續(xù)算法處理提供前提。
　　（2）血管的分割及視盤的定位和分割
　　在血管分割上，根據(jù)血管的樹形結(jié)構(gòu)形態(tài)特征，采用基于數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)的分割方法；對視盤定位和分割時，首先移除視網(wǎng)膜血管，找出視盤候選區(qū)域，運用視盤的圓形結(jié)構(gòu)特征，經(jīng)填充操作，提取出最圓的區(qū)域，即為視盤。
　?。?）硬性滲

4、出的檢測
　　本課題主要從以下兩個方面展開研究，第一，提出一種基于單色圖像的硬性滲出檢測方法，利用基于閾值等方法，提取出硬性滲出候選區(qū)域，然后經(jīng)形態(tài)學(xué)重建，最終檢測出硬性滲出區(qū)域，得到了較高的檢測敏感性和特異性；第二，提出一種結(jié)合SLIC超像素分割和DBSCAN聚類算法對彩色眼底圖像進(jìn)行硬性滲出檢測和標(biāo)記。
　?。?）微動脈瘤的檢測方法概述
　　DR病變篩查系統(tǒng)包含對紅色病灶的檢測，本文力求研究內(nèi)容的完整性，對紅色病灶