【摘 要】
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糖尿病现已成为当今人类健康的主要威胁,糖尿病性视网膜病变(DR)是由糖尿病引发的严重眼部并发症,已成为造成20~65岁成年人视力减弱、甚至失明的最主要因素之一。由于糖尿病患者
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糖尿病现已成为当今人类健康的主要威胁,糖尿病性视网膜病变(DR)是由糖尿病引发的严重眼部并发症,已成为造成20~65岁成年人视力减弱、甚至失明的最主要因素之一。由于糖尿病患者都有发展为DR的可能,因此如何快速、准确检测出糖尿病患者是否存在DR,不仅能对DR进行及时诊断和治疗,从而挽救患者的视力损伤,且节省大量医疗资源。 眼底照相机能够客观的记录眼底图像,且具有无创伤、图像可复制优点,适用于DR的筛查和随诊。同时借助计算机基于图像识别的自动检测技术能够有效的提高眼底图像病变特征检测效率,为大规模DR筛查的实施奠定基础,为病人和医生带来福音。 眼底图像包含多种解剖结构(如血管、视盘等)和病变,它们之间在某些特征上的相似性,以及其它因素的影响,一定程度上增加了DR的筛查难度。基于上述问题,本文首先对眼底图像进行预处理,提取出感兴趣区域,进而实现血管的分割和视盘的定位和分割,最后重点围绕硬性渗出的检测进行研究,并延伸性的对微动脉瘤的检测方法进行概述。本文主要研究工作如下所述: (1)眼底图像的预处理 选取合适的色彩通道对图像做增强等预处理,对ROI(感兴趣)区域进行粗分割,为后续算法处理提供前提。 (2)血管的分割及视盘的定位和分割 在血管分割上,根据血管的树形结构形态特征,采用基于数学形态学的分割方法;对视盘定位和分割时,首先移除视网膜血管,找出视盘候选区域,运用视盘的圆形结构特征,经填充操作,提取出最圆的区域,即为视盘。 (3)硬性渗出的检测 本课题主要从以下两个方面展开研究,第一,提出一种基于单色图像的硬性渗出检测方法,利用基于阈值等方法,提取出硬性渗出候选区域,然后经形态学重建,最终检测出硬性渗出区域,得到了较高的检测敏感性和特异性;第二,提出一种结合SLIC超像素分割和DBSCAN聚类算法对彩色眼底图像进行硬性渗出检测和标记。 (4)微动脉瘤的检测方法概述 DR病变筛查系统包含对红色病灶的检测,本文力求研究内容的完整性,对红色病灶MA的检测方法进行概述性介绍。
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