中国生物医学工程学报
中國生物醫學工程學報
중국생물의학공정학보
CHINESE JOURNAL OF BIOMEDICAL ENGINEERING
2014年
3期
289-296
,共8页
郑绍华%陈健%潘林%余轮
鄭紹華%陳健%潘林%餘輪
정소화%진건%반림%여륜
视盘检测%眼底图像%定向局部对比度%数学形态学%区域主动轮廓模型
視盤檢測%眼底圖像%定嚮跼部對比度%數學形態學%區域主動輪廓模型
시반검측%안저도상%정향국부대비도%수학형태학%구역주동륜곽모형
optic disc detection%retinal image%directional local contrast%mathematical morphology%region-based active contour model
视盘作为眼底图像的一个重要特征,其自动检测方法在眼底病变图像分析中有着重要的作用.提出一种基于定向局部对比度滤波的方法,有效地提取眼底图像中的局部亮度区域;结合视盘区域的局部血管特征,选择定位出正确的视盘感兴趣区域;采用数学形态学方法和区域主动轮廓模型,可较准确地检测出视盘轮廓.对开放的STARE数据库上的81幅眼底图像进行测试,其中含31幅正常和50幅病变图像(含严重病理图像),用该方法正确检测出视盘73幅,准确率约为90.1％.结果表明,该方法有效地克服大块亮斑病灶对视盘检测的影响,且仅需提取粗血管,计算较为简单,说明了算法的有效性.
視盤作為眼底圖像的一箇重要特徵,其自動檢測方法在眼底病變圖像分析中有著重要的作用.提齣一種基于定嚮跼部對比度濾波的方法,有效地提取眼底圖像中的跼部亮度區域;結閤視盤區域的跼部血管特徵,選擇定位齣正確的視盤感興趣區域;採用數學形態學方法和區域主動輪廓模型,可較準確地檢測齣視盤輪廓.對開放的STARE數據庫上的81幅眼底圖像進行測試,其中含31幅正常和50幅病變圖像(含嚴重病理圖像),用該方法正確檢測齣視盤73幅,準確率約為90.1％.結果錶明,該方法有效地剋服大塊亮斑病竈對視盤檢測的影響,且僅需提取粗血管,計算較為簡單,說明瞭算法的有效性.
시반작위안저도상적일개중요특정,기자동검측방법재안저병변도상분석중유착중요적작용.제출일충기우정향국부대비도려파적방법,유효지제취안저도상중적국부량도구역;결합시반구역적국부혈관특정,선택정위출정학적시반감흥취구역;채용수학형태학방법화구역주동륜곽모형,가교준학지검측출시반륜곽.대개방적STARE수거고상적81폭안저도상진행측시,기중함31폭정상화50폭병변도상(함엄중병리도상),용해방법정학검측출시반73폭,준학솔약위90.1％.결과표명,해방법유효지극복대괴량반병조대시반검측적영향,차부수제취조혈관,계산교위간단,설명료산법적유효성.
